Proceedings of 11th National Conference on Information Technology-NCIT2019

การประชุมวชิ าการระดบั ชาติดา้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครง้ั ที่ 11 (NCIT2019) ล่วงหน้ำ, ขอ้ มลู ดชั นชี ว้ี ดั ทำงเทคนิค และขอ้ มลู กำรกระจำยตวั ของ ผลตอบแทนตดิ ลบเท่ำนนั้ และขำยตำมระยะเวลำ 90 วนั ตำมกำหนด รปู ท่ี 6. แสดงกำรกระจำยของผลตอบแทนกำหนดท่ี -2 รปู ท่ี 8. แสดงผล Drawdown ของพอรต์ ทเ่ี กดิ จำกกำรใชโ้ มเดล Standard deviation เทยี บกบั Benchmark 3.4.3 การสรา้ งแบบจาลอง (Modeling Techniques) ตำรำงท่ี 1. ผลเปรยี บเทยี บ Maximum drawdown งำนวจิ ยั ไดท้ ำกำรวเิ ครำะหข์ อ้ มลู ทงั้ หมด 11 ปี ตงั้ แต่ปี 2007 ถงึ ปี 2018 โดยแบง่ ขอ้ มลู ดงั น้ี ● ชดุ ขอ้ มลู เรยี นรู้ ตงั้ แต่ มกรำคม 2007 ถงึ ธนั วำคม 2014 มี ขอ้ มลู จำนวน 2121 วนั ● ชดุ ขอ้ มลู ทดสอบ ตงั้ แต่ มกรำคม 2015 ถงึ ธนั วำคม 2018 มี ขอ้ มลู จำนวน 976 วนั รปู ท่ี 7. แสดงขอ้ มลู Input ก่อนนำเขำ้ โมเดล รปู ท่ี 9. แสดงผลตอบแทนกำรซ้อื ขำยกบั ขอ้ มลู Out sample กบั หลกั ทรพั ย์ SET100 3.4.4 XGBoost Model เมอ่ื ไดข้ อ้ มลู ดำ้ นรำคำ, Indicators และค่ำกำรกระจำยตวั ของผลตอบแทน รปู ท่ี 10. แสดงค่ำ Maximum drawdown กบั ขอ้ มลู Out ยอ้ นหลงั มำแลว้ ขะเขำ้ ส่กู ระบวนกำรสรำ้ งโมเดลพยำกรณ์แนวโน้ม sample กบั หลกั ทรพั ย์ SET100 ผลตอบแทนของรำคำสญั ญำซ้อื ขำยลว่ งหน้ำโดยตงั้ ค่ำอลั กอรทิ มึ จำกสมตฐิ ำนทไ่ี ดท้ ดลองดว้ ยกำรใชค้ ำ่ Features ทเ่ี พมิ่ เขำ้ มำทำใหเ้ ชอ่ื ได้ XGBoost Model ดงั น้ี ว่ำทำใหเ้ กดิ กำรขำดทนุ ลดลงน้อยกวำ่ ดชั นี Benchmark ในปี 2007 อย่ทู ่ี 12% ปี 2008 อย่ทู ่ี 12% ปี 2011 อยทู่ ่ี 7% และปี 2013 อยทู่ ่ี 10% โดยท่ี ● XGBRegressor(base_score=0.5, booster=’gbtree’, สง่ ผลใหต้ วั เลขผลตอบแทนดขี น้ึ เมอ่ื สน้ิ สดุ ชว่ งทดสอบอย่ทู ่ี 61% ในขณะท่ี colsample_bylevel=1, colsample_bytree=1, gamma=0, importance_type=’gain’, learning_rate=0.1, max_delta_step=0, max_depth=3, min_child_weight=1, missing=None, n_estimators=100, n_jobs=1, nthread=None, objective=’reg:linear’, random_state=31, reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, seed=None, silent=True, subsample=1) 4. ผลกำรวจิ ยั งำนวจิ ยั จะจำลองกำรลงทนุ จำกผลลพั ธท์ ไ่ี ดจ้ ำกกลยทุ ธ์ Buy and Hold และ XGBoost Model ทไ่ี ดจ้ ำกกำรวคิ รำะหข์ อ้ มลู รำคำสญั ญำซอ้ื ขำย 228

การประชุมวชิ าการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ คร้งั ท่ี 11 (NCIT2019) ดชั นี Benchmark ใหผ้ ลตอบแทนอยทู่ ่ี 50% 5. ขอ้ เสนอแนะ จำกกำรทดลองเบอ้ื งตน้ พบว่ำ ปัจจยั ทน่ี ำมำประกอบกำรตดั ขำดทนุ ดว้ ยวธิ ี Dynamic stop-loss จะทำใหพ้ อรต์ กำรลงทนุ สำมำรถฟ้ืนกลบั มำ สรำ้ งผลตอบแทนทด่ี กี ลบั มำไดเ้ รว็ ขน้ึ โดยเฉพำะสนิ คำ้ ประเภทสญั ญำซ้อื ขำยล่วงหน้ำ ทม่ี กี ำรวำงมำรจ์ น้ิ ในกำรซ้อื ขำย ทำใหม้ คี วำมเสย่ี งทจ่ี ะ ขำดทุนจำกสภำพคล่องและควำมผนั ผวนทส่ี งู โดยผวู้ จิ ยั ไดพ้ จิ ำรณำวำ่ ยงั มี ขอ้ มลู ทเ่ี ป็นประโยชน์อกี มำกทส่ี ำมำรถนำมำทดสอบได้ เช่น ขอ้ มลู Sentiments, ขอ้ มลู Fundamental, เครอ่ื งมอื Indicators ประเภทอน่ื ๆ และ ยงั สำมำรถนำไปปรบั ใชก้ บั ขอ้ มลู สนิ คำ้ ประเภทอน่ื ไดอ้ กี ดว้ ย เอกสารอ้างอิง [1] D Muthoni Muriuki, “A comparative analysis of stop-loss and buy-and- hold strategies at the nairobi securities exchange,” Master of science in finance , school of business, University of Nairobi, Nairobi, Kenya, D63,64755,2013. [2] Jerome H. Friedman, “Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine,” IMS 1999 Reitz Lecture, February 24, 1999. [3] Emmanuel Acar & Robert Toffel, “Stop-loss and Investment Returns,” Investment Conference, Faculty and Institute of Actuaries, Hatfield Heath, June 2000. [4] Kathryn M. Kaminski, Andrew W. Lo, “When Do Stop-Loss Rules Stop Losses?,” Alpha K Capital LLC., Harris & Harris Group Professor, MIT Sloan School of Management; director, Laboratory for Financial Engineering; and Chief Investment Strategist, AlphaSimplex Group, LLC, June 28, 2013. [5] Daniel Snover, William Davis, “Building a better asset allocation portfolio; Introducing a Momentum Factor to Modern Portfolio Theory,” Fund Architects Building Momentum, January 2019. [6] Tianqi Chen, Carlos Guestrin, “XGBoost: A Scalable Tree Boosting System.” University of Washington, March 9, 2016. 229

การประชมุ วิชาการระดับชาติด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ ครัง้ ที่ 11 (NCIT2019) ระบบสะสมแต้มเพื,อการแลกรบั สิทธิพิเศษของพนักงานในเครือบริษทั Point System for Redeeming Special Privileges of Employees in Cooperate Company วรี ะยทุ ธ กติ มิ า บุญประเสรฐิ สรุ กั ษร์ ตั นสกุล คณะเทคโนโลยสี ารสนเทศ / สถาบนั เทคโนโลยี คณะเทคโนโลยสี ารสนเทศ / สถาบนั เทคโนโลยี พระจอมเกลา้ เจา้ คณุ ทหารลาดกระบงั พระจอมเกลา้ เจา้ คณุ ทหารลาดกระบงั Information Technology Faculty / King Information Technology Faculty / King Mongkut's Institute of Technology Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang Ladkrabang Bangkok / Thailand Bangkok / Thailand [email protected] [email protected] บทคดั ย่อ — การสร้างแรงจูงใจในด้านพ8ืนฐานต่างๆ ให้ทรพั ยากร สูญเสยี บุคลากรทYมี ปี ระสบการณ์และความรู้ความสามารถในการทํางาน บุคคลเกิดกาํ ลงั ใจและความภกั ดีต่อองค์กรในบริษัททีมI ีเครือข่ายขนาด สญู เสยี งบประมาณและเวลาในการพฒั นาบุคลากรเหล่านนัh ทาํ ใหบ้ รษิ ทั ไม่ ใหญ่นัน8 มีหลายวิธี ซึงI วิธีทีนI ิยมใช้กนั คือ การทาํ การสะสมแต้มและนําแต้ม สามารถพฒั นาธุรกจิ ได้อย่างต่อเนYืองและถงึ ขนัh เสยี เปรยี บในการแข่งขนั เหล่านัน8 มาใช้เป็นสิทธิใR นการแลกรบั สิทธิเศษต่างๆ ทีทI างบริษทั จดั เตรียม ซYึงการทYจี ะทําให้ทรพั ยากรบุคคลดําเนินงานตามแผนทYวี างไว้ได้อย่างมี ไว้ให้ อย่างไรกต็ าม บริษทั ทีมI ีเครือข่ายขนาดใหญ่และประกอบด้วยบริษทั ประสทิ ธภิ าพจนบรรลุวตั ถุประสงค์ตามเป้าหมายทบYี รษิ ทั กําหนด บรษิ ทั ลูกทีมI ีความหลากหลายนัน8 มกั จะพบปัญหาในระบบสะสมแต้มและการ จาํ เป็นตอ้ งเลอื กใชว้ ธิ ใี นการแกไ้ ขปัญหาทแYี ตกต่างกนั ออกไป ซงYึ วธิ ที เYี ป็น แลกรบั สิทธิพิเศษของพนักงานบริษัทในเครือ เช่น การสะสมแต้มของ ทนYี ิยมในปัจจุบนั ทใYี ชใ้ นการสรา้ งความสมั พนั ธร์ ะหว่างพนกั งานและบรษิ ทั พนักงานทีกI ระจายอยู่ต่างระบบในเครือข่ายบริษทั ย่อย การขาดแกนกลาง คือ วิธีการสร้างแรงจูงใจในการทํางานโดยใช้วิธีการสะสมแต้ม โดยทYี ในการรวบรวมและแลกเปลียI นแต้มระหว่างบริษัทในเครือ เป็ นต้น ด้วย พนักงานจะไดร้ บั แตม้ จากการวดั ผลประสทิ ธภิ าพจากการทํางานและการ เหตนุ 8ีบทความน8ีจึงได้เสนอ แนวคิดการพฒั นาระบบสะสมแต้มแบบประสม เขา้ รว่ มกจิ กรรมตา่ งๆ ททYี างบรษิ ทั จดั ขนhึ เพือI การแลกรบั สิทธิพิเศษของพนักงานในเครือบริษทั โดยมีเป้าหมายเพือI สะสมแต้มและแลกรบั สิทธิประโยชน์ของพนักงานตามทฤษฏีแรงจูงใจ แต่อย่างไรกต็ าม ในยุคทบYี รษิ ทั มกี ารสรา้ งธุรกจิ ใหม่และมกี ารเขา้ ซhอื ความคาดหวงั และการจดั ลาํ ดบั ความต้องการ และการเชือI มระบบสะสม บริษัททYีมีความแตกต่างทางโครงสร้าง วัฒนธรรมองค์กร และสิทธิ แต้มย่อยให้สามารถทาํ งานสอดคล้องซึงI กนั และกนั ได้ ซึงI ระบบดงั กล่าวได้ ประโยชน์ทแYี ตกต่างกนั เขา้ มาร่วมเป็นกลุ่มธุรกจิ ทมYี ขี นาดใหญ่ เป็นปัญหา พฒั นาในรูปแบบของเว็บแอปพลิเคชันI ด้วยภาษาโปรแกรม PHP และ หนYึงซงYึ เป็นทมYี าของการบรหิ ารจดั การสทิ ธปิ ระโยชน์ของบุคลากรทมYี คี วาม จดั เกบ็ ข้อมลู บนฐานข้อมลู MySQL ซhําซ้อน มคี วามหลากหลายของระบบตามแต่ละหน่วยงานทสYี รา้ งขนhึ ก่อน หน้า ส่งผลให้การบริหารจัดการสิทธิประโยชน์ของพนักงานไม่มี คาํ สาํ คญั — ระบบสะสมแต้ม, ระบบสะสมแต้มแบบประสม, การสะสม ประสทิ ธภิ าพ มคี วามลา่ ชา้ แต้ม, การแลกรบั สิทธิพิเศษ เพอYื ตอบสนองกบั ปัญหาทเYี กดิ ขนhึ บทความนhี จงึ ไดน้ ําเสนอแนวคดิ ใน ABSTRACT — Employees are an important component of business การจดั ทําระบบบรหิ ารจดั การแต้มและสทิ ธปิ ระโยชน์ของพนักงานขนhึ มา operations. Therefore, companies need to motivate employees to work โดยเน้นไปทบYี รษิ ทั ทมYี เี ครอื ขา่ ยขนาดใหญ่ และมกี ารเพมYิ ขนhึ ของระบบใหม่ with happily and efficiently throughout the work period. There are many อยู่ตลอดเวลา โดยระบบดังกล่าว ได้ถูกพัฒนาในรูปแบบของเว็บ ways to create motivation. One of the most popular methods is to แอปพลิเคชนัY ทYีรองรบั การแสดงผลได้บนอุปกรณ์ทYีหลากหลาย เพYอื ให้ accumulate points and use points to redeem for special privileges. This หน่วยงานต่างๆ ของบรษิ ทั ทมYี สี ่วนเกYยี วขอ้ ง สามารถใชเ้ ป็นเครYอื งมอื ใน method should result in employees being satisfied and loyal to the การเกบ็ รวบรวมแตม้ จากผลของการปฏบิ ตั งิ าน แตม้ ทไYี ดจ้ ากการเขา้ ร่วม company. From above motivation, this paper presents a point กจิ กรรมต่างๆ งานอบรมสมั นาต่างๆ ทบYี รษิ ทั จดั ขนhึ แตม้ ความดจี ากการ accumulation system for redeeming the benefits of employees. The ทําความดีของพนักงาน แต้มทYไี ด้จากการซhือหรอื ใช้บรกิ ารต่าง ๆ ของ proposed solution has been developed in the form of web applications บรษิ ทั หรอื แต้มทมYี าจากกจิ กรรมพเิ ศษททYี างบรษิ ทั หรอื หน่วยงานจดั ขนhึ with PHP programming language and data storage on MySQL เป็นต้น ซYึงแต้มสะสมเหล่านhีพนักงานสามารถสะสมและนํามาใช้เป็น database. ส่วนลด หรอื แลกเปลยYี นเป็นสทิ ธใิ w นการรบั ของหรอื บรกิ ารต่างๆ เป็นการ สรา้ งแรงจูงใจใหพ้ นักงานมคี วามภกั ดตี ่อองค์กรมากขนhึ โดยส่วนทYี x ได้ Keywords — Point system, Employee Engagement, Redeem นํ า เ ส น อ ท ฤ ษ ฏีทYีส อ ด ค ล้ อ ง กับ แ น ว คิด ก า ร พัฒ น า ร ะ บ บ ส ะ ส ม แ ต้ ม Privileges ประกอบดว้ ย ทฤษฏแี รงจงู ใจแบบ x ปัจจยั ทฤษฏกี ารลาํ ดบั ความตอ้ งการ และทฤษฏีความคาดหวัง ส่วนทYี z เป็ นบทวิเคราะห์ปัญหาทYีเกิดขhึน 1. บทนํา เกยYี วกบั ระบบสะสมแตม้ ในบรษิ ทั ทมYี กี ารผนวกกจิ การใหมแ่ ละขยายกจิ การ บรษิ ัททYมี เี ครอื ข่ายขนาดใหญ่ มบี รษิ ัทลูกทYมี คี วามหลากหลายทาง อยา่ งต่อเนYือง สว่ นทYี { เป็นสว่ นการดาํ เนินการและสว่ นตดิ ต่อกบั ผใู้ ช้ สว่ น ธุรกจิ และเพมิY ขนhึ อย่างต่อเนYืองนันh ทําใหม้ จี ํานวนพนักงานบรษิ ทั ในเครอื สดุ ทา้ ย สว่ นทYี | เป็นสว่ นสรปุ ผลและขอ้ เสนอแนะ ขยายเพมิY ขนhึ เป็นจํานวนมาก ซงYึ ส่งผลต่อการใหส้ วสั ดกิ ารพเิ ศษต่างๆ ไม่ สามารถกระจายให้พนักงานในเครอื บรษิ ัทได้อย่างทวัY ถึง ซYึงเหตุปัจจยั เหล่านhี ส่งผลต่อการสรา้ งความภกั ดขี องพนักงานทมYี ตี ่อองคก์ ร ทอYี าจตอ้ ง 230

การประชุมวชิ าการระดบั ชาติดา้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ คร้ังที่ 11 (NCIT2019) x. ทฤษฎแี ละงานวจิ ยั ทเYี กยYี วขอ้ ง ~. ความตอ้ งการทางดา้ นความสาํ เรจ็ ในชวี ติ ในสว่ นนhีจะกล่าวถงึ ทฤษฎแี ละเทคโนโลยที เYี กยYี วขอ้ งในการศกึ ษาและ x. ความตอ้ งการทางดา้ นความภาคภมู ใิ จตนเอง พฒั นาระบบสะสมแตม้ แบบประสม ซงYึ ประกอบดว้ ยทฤษฎแี ละและงานวจิ ยั z. ความตอ้ งการทางดา้ นการยอมรบั ทางสงั คม ทเYี กยYี วขอ้ ง ดงั ต่อไปนhี {. ความตอ้ งการทางความปลอกภยั มนัY คง x.~ ทฤษฎแี รงจงู ใจ x ปัจจยั ของเฮอรซ์ เบริ ก์ (Herzberg's Two-Factor |. ความตอ้ งการทางกายภาพ Theory) โดยมาสโ์ ลว์ ไดต้ งัh สมมตฐิ านเกยYี วกบั ความตอ้ งการของมนุษย์ ไวด้ งั นhี กล่าวถงึ ปัจจยั หลกั ทYสี ่งผลต่อการสร้างแรงจูงใจของพนักงานใหเ้ กดิ ความต้องการมนุษย์นันh มีความต้องการอยู่เสมอ และไม่มีทYีสhินสุด ความผูกพันและมีความภักดีต่อองค์กร และช่วยให้การปฏิบัติงานมี ขณะทYคี วามต้องการได้รบั การตอบสนองแล้ว ความต้องการอย่างอYนื จะ ประสทิ ธภิ าพมากยงYิ ขนhึ ตามทฤษฎคี วามสมั พนั ธข์ องปัจจยั จงู ใจและปัจจยั เกดิ ขนhึ ซงYึ เป็นกระบวนการทเYี รมYิ ตน้ ตงัh แต่เกดิ จนกระทงัY ตาย ทเYี กยYี วกบั สภาพแวดลอ้ ม ความต้องการทYีได้รับการตอบสนองแล้ว จะไม่เป็ นสิYงจูงใจของ พฤตกิ รรมนนัh อกี ต่อไป ความตอ้ งการทยYี งั ไมไ่ ดร้ บั การตอบสนอง จงึ จะเป็น สงYิ จงู ใจพฤตกิ รรมของบุคคล ความตอ้ งการของมนุษยจ์ ะเรยี งกนั เป็นลาํ ดบั ขนัh ตามความสาํ คญั เมอYื ความตอ้ งการในระดบั ตYําไดร้ บั การตอบสนองแลว้ มนุษยจ์ ะใหค้ วามสนใจ กบั ความตอ้ งการระดบั สงู ขนhึ ไปเรอYื ยๆ รปู ทYี ~. ทฤษฎี x ปัจจยั ของเฟรเดรกิ เฮอรซ์ เบริ ก์ (Frederick Herzberg’s Two-Factor Theory) ตามทฤษฎี x ปัจจยั ของเฟรเดรกิ เฮอรซ์ เบริ ก์ [~] ไดก้ ล่าวถงึ ปัจจยั x รปู ทYี x. แสดงทฤษฎลี าํ ดบั ขนัh ความตอ้ งการของมาสโลว์ ปัจจยั ทมYี คี วามสมั พนั ธก์ นั เกอhื หนุนกนั ประกอบดว้ ย (Maslow's hierarchy of needs) 2.1.1. ปัจจยั จูงใจ (Motivation Factors) เป็นปัจจยั ทYมี าจากความพงึ 2.3 ทฤษฎคี วามคาดหวงั (Expectancy Theory) พอใจในงานทปYี ฏบิ ตั แิ ละรบั ผดิ ชอบ ซงYึ ประกอบดว้ ย ความสาํ เรจ็ ในหน้าทYี ทฤษฎีความคาดหวงั ของ Vroom (Expectancy Theory) ของ Victor การทํางาน (Achievement), ความต้องการทYีได้รบั การยอมรบั จากผู้อYืน Vroom [z] ได้นําเสนอรูปแบบความคาดหวังในการทํางานของมนุษย์ (Recognition), ความน่ าสนใจของงานทYีทําอยู่ (Work Itself), ความ เรยี กวา่ VIE Theory ซงYึ ประกอบดว้ ย รับผิดชอบ (Responsibility), และความก้าวหน้าในหน้าทYีการทํางาน V หรอื Valance หมายถงึ ระดบั หรอื คุณค่าของผลลพั ธท์ มYี ตี ่อคนทเYี รา (Advancement) ตอ้ งการจงู ใจ ซงYึ ผลลพั ธน์ นัh สามารถเป็นผลบวกหรอื ลบกไ็ ด้ ขนhึ อยกู่ บั คนทYี ททYี ําจะพยายามใหผ้ ลลพั ธ์ออกมาตรงขา้ มกบั สงิY ทตYี วั เองไม่ตอ้ งการไดร้ บั 2.1.2. ปัจจยั ทเYี กยYี วกบั สภาพแวดลอ้ ม( Hygiene Factors) เป็นปัจจยั ผลลพั ธน์ นัh ทYมี าจากความไม่พงึ พอใจในงาน ซYึงประกอบด้วย รายได้หรอื เงนิ เดอื น I หรือ Instrumentality หมายถึง ผลลัพธ์ความสมั พนั ธ์ระหว่างการ (Salary), สภาพแวดลอ้ มในการทาํ งาน (Working Condition), ชวี ติ สว่ นตวั บรรลุเป้าหมายกบั ผลทจYี ะไดร้ บั จากการบรรลุเป้าหมายนันh ผลทไYี ดร้ บั ใน (Personal Life), ความมนัY คงในอาชีพ (Job Security), และนโยบายและ ทYีนhีอาจมาในรูปของรางวัล เป็ นเงินหรือสิYงของ หรืออาจเป็ นความ การบรหิ ารงาน (Policy & Administration) ภาคภูมิใจ เกียรติยศ ชYือเสียง ตําแหน่ง ก็แล้วแต่ ซYึงปัจจัยทYีมีผลต่อ Instrumentality คอื ความมนัY ใจว่าเมYอื บรรลุเป้าหมายแลว้ จะไดร้ บั ผลลพั ธ์ ซYงึ ปัจจยั และแรงจูงใจทกYี ล่าวมาขา้ งต้น ลว้ นมคี วามสมั พนั ธ์เกhอื หนุน ทYตี ้องการ ซYึงเกYยี วขอ้ งกบั ความมนัY ใจในตวั ผู้นํา ว่ามคี วามยุตธิ รรมและ ซYึงกันและกัน หากขาดสิYงใดไปจะส่งผลให้เกิดความไม่พอใจใน เชYือถือได้ และความมันY ใจนhีจะเพิYมมากขhึนหากองค์การมีระบบการ สภาพแวดลอ้ มการทํางานและผลตอบแทนทตYี นเองไดร้ บั ก่อใหเ้ กดิ ความ ประเมนิ ผลทเYี หมาะสม เบYอื หน่ายและหมดกําลงั ใจในการทํางาน ซYงึ ส่งผลใหเ้ กดิ การลาออกจาก E หรือ Expectancy หมายถึง ความสมั พนั ธ์ระหว่างความพยายาม งานในทสYี ุด ในทางกลบั กนั หากองคก์ รหรอื บรษิ ทั ใหค้ วามสาํ คญั กบั ปัจจยั (Effort) กบั ศกั ยภาพททYี าํ ใหบ้ รรลุเป้าหมาย (Performance) ถา้ หากบุคคล ทงัh สองมากขนhึ สงYิ เหล่านhีจะกลายเป็นการเสรมิ สรา้ งแรงจูงใจใหพ้ นักงาน นันh เชYอื ว่า การใส่ความพยายามลงไปในงาน จะทําใหเ้ ขามศี กั ยภาพเพยี ง และความรสู้ กึ เชงิ บวกของพนกั งานมตี ่อบรษิ ทั พอทจYี ะทําใหบ้ รรลุเป้าหมายได้ บุคคลนันh กจ็ ะยอมทํางานนันh แต่หากเขา 2.2 ทฤษฎลี าํ ดบั ความตอ้ งการ ทฤษฎีลําดบั ความต้องการ (Hierarchy of Needs Theory) [x] เป็น ทฤษฎีทYีพฒั นาขhึนโดย อับราฮัม มาสโลว์ (Abraham Maslow) ซYึงระบุ เอาไวว้ ่ามนุษย์มคี วามต้องการทYแี ตกต่างกนั แต่จะมลี ําดบั ขนัh ตอนความ ต้องการทเYี หมอื นกนั คอื เรยี งลําดบั ความต้องการจากขนัh พนhื ฐานไปสุดทYี ระดบั สงู สดุ โดยแบง่ ขนัh ลาํ ดบั ความตอ้ งการของมนุษยไ์ ว้ | ระดบั ดงั นhี 231

การประชุมวิชาการระดับชาติดา้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ คร้ังท่ี 11 (NCIT2019) คิดว่า ไม่ว่าเขาจะพยายามสกั เท่าไหร่ ศักยภาพของเขาก็ยงั ไม่เพียง ประสทิ ธภิ าพในการทาํ งานของพนกั งานใหด้ ยี งYิ ขนhึ พอทจYี ะบรรลุเป้าหมายได้ เขากจ็ ะไม่ยอมทํางานนันh ตวั แปร Expectancy จงึ ขhนึ อยู่กบั ปัจจยั ทYสี ําคญั z ประการ ได้แก่ ศกั ยภาพทYคี นนันh มอี ยู่จรงิ 3. บทวเิ คราะหแ์ ละการออกแบบ ความมันY ใจในตัวเองของคนนันh และเป้ าหมายทYีตังh ไว้ หากคนนันh มี ในส่วนนhีเป็นการรวบรวมปัญหา เพYอื ทําการวเิ คราะห์ความต้องการ ศกั ยภาพเพยี งพอและมคี วามมนัY ใจประกอบกบั เป้าหมายไมไ่ กลเกนิ ไป ของผู้ใช้งานจากระบบงานเดิมทYีมีอยู่ เพYือให้ตอบสนองตรงตามความ ตอ้ งการของผใู้ ชง้ านและวตั ถุประสงคข์ องระบบ รปู ทYี z. แสดงสมการความสมั พนั ธข์ องทฤษฎแี รงจงู ใจ ในบรษิ ทั ทมYี กี ารดาํ เนินการในการสรา้ งธุรกจิ ใหมแ่ ละมกี ารเขา้ ซอhื ธรุ กจิ (Vroom’s Expectancy Theory) อยา่ งต่อเนYือง มกั พบปัญหากบั การบรหิ ารจดั การทรพั ยากรบุคคลทไYี ดจ้ าก การสร้างธุรกิจและการเขา้ ซhือธุรกิจในมติ ิต่างๆ เช่น ความแตกต่างทาง 2.4 บททบทวนวรรณกรรมทเYี กยYี วขอ้ ง วฒั นธรรมองคก์ ร ความแตกต่างของผลตอบแทน รวมถงึ มติ เิ ชงิ กายภาพ ผพู้ ฒั นาไดท้ ําการศกึ ษาเอกสารและงานวจิ ยั ทเYี กยYี วขอ้ งกบั แนวคดิ ใน จากสภาพแวดลอ้ มและระยะทางทหYี า่ งไกลกนั ซงYึ การรกั ษาใหพ้ นกั งานทมYี ี การออกแบบระบบ ซงYึ สรปุ โดยยอ่ ไดด้ งั นhี ประสบการณ์และมคี วามสามารถในการทาํ งาน ยงั คงอยรู่ ่วมงานกบั บรษิ ทั ธีระวุฒิ (2567) [4] ได้กล่าวถึง ความผูกพนั ต่อองค์กรไว้ว่า ความ ไดน้ ันh จําเป็นต้องมวี ธิ กี ารสรา้ งแรงจูงใจใหพ้ นักงานเกดิ ความภกั ดแี ละมี ผูกพนั ต่อองค์กรเป็นตวั แปรสําคญั อย่างหนYึงในการสรา้ งแรงจูงใจในการ ความสขุ มากขนhึ ในการทาํ งาน ซงYึ วธิ หี นYึงซงYึ เป็นทนYี ิยมใชก้ นั คอื แนวคดิ ใน ทํางานของพนักงาน และเป็นแรงผลกั ดนั ให้พนักงานในองค์กรสามารถ การทําระบบสะสมแต้มพนักงานในส่วนงานต่างๆ (Employee rewards ทาํ งานไดม้ ปี ระสทิ ธภิ าพยงิY ขนhึ เนYืองจากความรสู้ กึ ในความเป็นเจา้ ของรว่ ม program) ซYงึ มที งัh ทYที ําการเก็บสะสมแต้มผ่านระบบและจากการประเมนิ ภายในองคก์ ร คะแนนดว้ ยการวดั ผลการปฏบิ ตั งิ าน ซงYึ แตม้ เหลา่ นhีมกั กระจายอยตู่ ามสว่ น กุลสิ รา (2559) [5] ไดอ้ ธบิ ายถงึ แรงจงู ใจไวว้ า่ แรงจงู ใจเป็นสงYิ ทนYี ําไปสู่ งานต่างๆ ซงYึ จากการทไYี ดท้ ําการศกึ ษาระบบสะสมแตม้ ทมYี อี ยู่ ผวู้ เิ คราะห์ การสรา้ งพฤตกิ รรมในการทํางานของพนักงาน หากต้องการใหพ้ นักงาน สามารถจาํ แนกทมYี าของแตม้ คะแนนต่าง ๆ ออกเป็นกลมุ่ หลกั ไดด้ งั นhี ทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพต้องสร้างแรงผักดันทYีเป็ นต้นเหตุของ • แตม้ ทไYี ดจ้ ากการมสี ว่ นรว่ มในกจิ กรรมตา่ งๆ ในองคก์ ร แรงจูงใจให้เหมาะสม และต้องคํานึงถึงปัจจัยพhืนฐาน ด้านการเงิน • แตม้ ทไYี ดจ้ ากการมสี ว่ นรว่ มในการทาํ งานโครงการ สวสั ดกิ าร ทYอี ยู่อาศยั สถานทYที ํางานและบรกิ ารต่างๆ ให้เหมาะสมด้วย • แตม้ ทไYี ดจ้ ากการใชบ้ รกิ าร เพราะปัจจยั เหล่านhี สําคญั ต่อการดํารงชีวิต การมีการทํางานทYีมีความ • แตม้ ทไYี ดจ้ ากกจิ กรรมสง่ เสรมิ การขาย มนัY คงยอ่ มสง่ ผลตอ่ ขวญั กาํ ลงั ใจในการทาํ งาน นอกจากแหล่งทYีมาของแต้มเพYือสร้างแรงจูงใจ ผู้พฒั นาได้มีการ นวารา (2555) [6] ได้อธิบายไว้ว่า ความสําเร็จของการทํางานทYีมี วเิ คราะหป์ ัญหาของสว่ นการจดั การเดมิ ทมYี อี ยโู่ ดยใชแ้ ผนภาพกา้ งปลาและ คุณภาพ ขนhึ อยกู่ บั แรงจงู ใจทใYี หพ้ นกั งานทาํ งานประกอบกบั ความสามารถ กฏของพาเรโต้ ซงYึ สามารถสรุปและจาํ แนกปัญหาทสYี าํ คญั ออกมาเป็นขอ้ ๆ ของพนกั งานทเYี กยYี วขอ้ ง การจงู ใจในการทาํ งานเป็นการกระตุน้ พนกั งานให้ ได้ ดงั นhี แสดงพฤตกิ รรมทYพี งึ ประสงค์ตามเป้าหมายทYกี ําหนดไว้ ดงั นันh การสร้าง • แต้มทYสี ะสมกระจดั กระจายอยู่คนละระบบ และมกี ารจดั การทYี แรงจูงใจในการทํางาน จงึ จําเป็นตอ้ งจดั ทําใหส้ อดคลอ้ งกบั ความตอ้ งการ ของพนกั งานในองคก์ ร แตกต่างกนั ออกไปตามบรบิ ท Vijay (2012) [7] ได้ให้คําอธบิ ายเกYยี วกบั ความสําคญั ของการมสี ่วน • ขาดส่วนแกนกลางทYชี ่วยสนับสนุนการทําการสะสมแต้มแบบ ร่วมของพนักงานต่อองค์กรไว้ว่า การมสี ่วนร่วมของพนักงานคือความ ผูกพนั ทางอารมณ์หรอื ความรูส้ กึ ของพนักงานทมYี ตี ่อวสิ ยั ทศั น์ขององคก์ ร ประสมรว่ มกนั และมกี ารเชอYื มตอ่ แบบมมี าตรฐาน ดงั นันh การมสี ่วนร่วมของพนักงานต่อองคก์ รเป็นกระบวนการทตYี อ้ งดําเนิน • แตม้ ทไYี ดร้ บั ไมส่ ามารถนํามาแลกเปลยYี นขา้ มระบบได้ อย่างต่อเนYือง นายจา้ งจงึ จําเป็นทจYี ะตอ้ งหารวธิ ที ดYี ที สYี ุดในการพฒั นาชวี ติ • เจ้าหน้าฝ่ ายบุคคลต้องดูแลระบบหลายระบบทําให้เกิดความ การทาํ งานของพนกั งานใหด้ ขี นhึ Basanth (2012) [8] ได้นําเสนอวิธีการและแผนสําหรบั เกมฟิ ิเคชนัY ผดิ พลาดของขอ้ มลู (Gamification) เพYอื เพมYิ การมสี ่วนร่วมของพนักงานในรูปแบบการสะสม แตม้ เพอYื สรา้ งความทา้ ทายและจงู ใจ ซงYึ สง่ ผลใหพ้ นกั งานมคี วามรสู้ กึ ทดYี ใี น จากการวเิ คราะหข์ อ้ มลู ของระบบงานเดมิ ทาํ ใหท้ ราบถงึ ความซhําซอ้ น การทํางาน ส่งผลใหบ้ รรลุตามวตั ถุประสงคใ์ นการดําเนินธุรกจิ ขององคก์ ร ของระบบการสะสมแต้มทมYี อี ยู่ในปัจจุบนั จงึ เป็นทมYี าของแนวทางในการ ส่งผลต่อการพฒั นาบุคคลากรและทําใหเ้ กดิ ความผ่อนคลายในการทํางาน ออกแบบระบบงานใหม่ ซงYึ ประกอบดว้ ยคณุ ลกั ษณะทสYี าํ คญั ดงั นhี ของพนกั งานทมYี กั จะพบไดม้ ากในธรุ กจิ บรกิ าร Balázs (2018) [9] ไดใ้ ชเ้ กมฟิ ิเคชนัY ในรูปแบบแอปพลเิ คชนัY ออนไลน์ • ระบบเวบ็ แอพพลเิ คชนัY เพอYื ชว่ ยใหเ้ จา้ หน้าทฝYี ่ายบุคคลใชใ้ นการ ในการแข่งขนั และสะสมแต้มเพYอื ทดสอบความผูกพนั ของพนักงานทมYี ตี ่อ บรหิ ารจดั การแตม้ สะสมของพนกั งาน องค์กร ซYึงมีจุดประสงค์เพYือนําไปปรับปรุงการสร้างความผูกพันของ พนักงานต่อองค์กร ส่งเสริมบรรยากาศในการทํางานให้ดีและเพYิม • ระบบเวบ็ แอพพลเิ คชนัY ทเYี ขา้ ถงึ ไดผ้ า่ นชอ่ งทางอนิ เทอรเ์ นต • ระบบทพYี นกั งานสามารถตรวจสอบแตม้ ทไYี ดร้ บั ไดต้ ลอดเวลา • ระบบทYีพนักงานสามารถเรียกดูประวัติการได้มาของแต้ม ยอ้ นหลงั • ระบบทฝYี ่ายบุคคลสามารถดรู ายงานสรุปประจาํ วนั ประจาํ เดอื น และประจาํ ปี • ระบบทสYี ามารถเรยี กดขู อ้ มลู ไดอ้ ยา่ งรวดเรว็ • ระบบทรYี องรบั การแสดงผลบนมอื ถอื สาํ หรบั มมุ มองพนกั งาน จากคุณลกั ษณะดงั กล่าว จงึ เป็นทYมี าของแผนภาพยูสเคสทYแี สดงใน 232

การประชมุ วชิ าการระดับชาติด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งที่ 11 (NCIT2019) รปู ภาพทYี { ซงYึ ประกอบดว้ ยผทู้ เYี กยYี วขอ้ ง (Actor) คอื รปู ทYี 5. สถาปัตยกรรมซอรฟ์ แวรข์ องระบบ 1. พนักงาน (A1 Employee) คอื พนักงานของบรษิ ทั ทมYี สี ทิ ธใิ นการ จากรปู แบบการดาํ เนินงานตามแผนภาพยสู เคส ทางผพู้ ฒั นาได้ ใชง้ านระบบสะสมแตม้ ทาํ การออกแบบแผนภาพกระแสขอ้ มลู (Data Flow Diagram) เพอYื ใชใ้ น 2. เจา้ หน้าทฝYี ่ ายบุคคล (A2 Human Central Staff) คอื เจา้ หน้าททYี มYี ี การอธบิ ายภาพรวมการทาํ งานของระบบ หรือโพรเซส(process) ระบุ แหล่งกาํ เนิดของขอ้ มูล การไหลของขอ้ มูล ปลายทางขอ้ มูล การเกบ็ ขอ้ มูล หน้าทใYี นการบรหิ ารจดั การขอ้ มลู การสะสมแตม้ ของพนกั งาน รวมถงึ จดั การ และการประมวลผลขอ้ มูล ของระบบสะสมแตม้ ดงั แสดงในรปู ทYี 6. โดยได้ ในสว่ นของของรางวลั (Rewards) แสดงขนัh ตอนการทาํ งานหลกั ๆ ของระบบ ดงั นhี 3. ผู้ดูแลระบบ (A3 Administrator) คือ มีหน้าทYีดูแลระบบและการ • สะสมแตม้ นําเขา้ ขอ้ มูลของพนักงาน ซYงึ ผูด้ ูแลระบบจะไดร้ บั การสบื ทอดสทิ ธกิ w ารใช้ • แลกรบั สทิ ธพิ เิ ศษ งานจากเจา้ หน้าทฝYี ่ายบุคคลอกี ที • กจิ กรรม • นําเขา้ ขอ้ มลู 4. แอพพลเิ คชนัY ทเYี กยYี วขอ้ ง (A4 Existing: Point system) ไดแ้ ก่ ระบบ ยอ่ ยหรอื แอพลเิ คชนัY อYนื ซงYึ เป็นสว่ นทมYี กี ารสะสมแตม้ อยแู่ ลว้ และตอ้ งการ นําแต้มเข้ามารวมในระบบสะสมแต้มทYีจะพฒั นาขhนึ โดยแอปพลิเคชนัY เหลา่ นhี สามารถเชอYื มต่อขอ้ มลู ผา่ น Application Program Interface: API รปู ทYี {. แผนภาพยสู เคส รปู ทYี 6. แผนภาพกระแสขอ้ มลู จากรูปแบบการดําเนินงานตามแผนภาพยูสเคส ทางผูพ้ ฒั นาได้ 4. ผลการดาํ เนินงาน ทําการออกแบบสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ ดงั แสดงในรูปทYี |. เพYอื ทําการ จากบทวคิ ราะห์ในส่วนทYี z ผูพ้ ฒั นาไดอ้ อกแบบระบบสะสมแต้ม ซYงึ สนบั สนุนการทาํ งาน ไว้ 3 ระดบั ดงั นhี สามารถแยกฟังก์ชนัY การทํางานและส่วนติดต่อกบั ผู้ใช้ ออกเป็น 2 ส่วน ดงั นhี • Presentation layer ทําหน้าทYีติดต่อกับผู้ใช้งานผ่านช่องทาง สว่ นทYี 1 ชุดสว่ นตดิ ต่อสาํ หรบั พนกั งานรองรบั การแสดงผลผา่ นทางเวบ็ เวบ็ บราวเซอร์ บราวเซอร์บนอุปกรณ์พกพาหรือสมาร์ทโฟน ดงั แสดงในรูปทYี 7. ซYึงมี ฟังกช์ นัY หลกั ทสYี าํ คญั ดงั นhี • Application layer เป็นส่วนประมวลผล, การตดั สนิ ใจของระบบ • สว่ นจดั การขอ้ มลู สว่ นตวั แสดงในรปู ทYี 8. และรองรบั การเชYอื มต่อ ขอ้ มูลจากระบบแอพพลเิ คชนัY ย่อยอYนื • สว่ นแสดงแตม้ สะสม แสดงในรปู ทYี 8. โดยผา่ น APIs • ส่วนจดั การเขา้ ร่วมกจิ กรรมเพYอื รบั แต้ม และประวตั กิ ารเขา้ ร่วม แสดงในรปู ทYี 9. • Data layer เป็นสว่ นการเกบ็ ขอ้ มลู ในฐานขอ้ มลู ของระบบ • สว่ นแลกรบั ของรางวลั หรอื สทิ ธพิ เิ ศษ 233

การประชุมวชิ าการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครง้ั ที่ 11 (NCIT2019) • การจดั การกจิ กรรม • การนําขอ้ มลู พนกั งานเขา้ สรู่ ะบบ • การออกรายงานประวตั แิ ละสถติ ขิ อ้ มลู รปู ทYี 7. สว่ นแสดงผลการเขา้ สรู่ ะบบและเมนู ในรปู แบบทรYี องรบั การ รปู ทYี 10. สว่ นแสดงผลการจดั การแตม้ แสดงผลผา่ นสมารท์ โฟน รปู ทYี 11. สว่ นแสดงผลการนําเขา้ ขอ้ มลู พนกั งาน รปู ทYี 8. สว่ นแสดงผลหน้าแตม้ สะสม และ ขอ้ มลู สว่ นตวั ผลจากการดําเนินการ ผู้พฒั นาได้ทําการเปรยี บเทยี บส่วนงานของ ระบบเดมิ และระบบทพYี ฒั นา โดยใชห้ ลกั ทฤษฏที เYี กYยี วขอ้ ง ซYงึ ไดผ้ ลตาม รปู ทYี 9. สว่ นแสดงผลรายการกจิ กรรม และประวตั กิ ารเขา้ รว่ มกจิ กรรม ตารางเปรยี บเทยี บทYี 1. ส่วนทYี 2 ส่วนตดิ ต่อสําหรบั เจา้ หน้าทฝYี ่ ายบุคคล ในการจดั การขอ้ มูล พนักงานและแตม้ สะสม ซงYึ รองรบั การแสดงผลผ่านทางเวบ็ บราวเซอรบ์ น ตารางทYี 1. การเปรยี บเทยี บแนวคดิ ของระบบเดมิ และระบบทพYี ฒั นา อุปกรณ์พกพาหรอื สมารท์ โฟน โดยมฟี ังกช์ นัY การทาํ งาน ดงั นhี • การจดั การขอ้ มลู พนกั งาน แนวคิดและทฤษฎี ระบบเดิม ระบบที,พฒั นา • การจดั การแตม้ แสดงในรปู ทYี 10. • การจดั การของรางวลั และการแลกของรางวลั การสรา้ งแรงจงู ใจใหก้ บั การประเมนิ ผลงานของ การสะสมแตม้ ทาํ ใหเ้ กดิ พนกั งาน ทาํ ใหเ้ กดิ วาม พนกั งานจากผลการ แรงกระตุน้ ทมYี ี คาดหวงั ในผลตอบรบั ทYี ปฏบิ ตั งิ านในรปู แบบการ ประสทิ ธภิ าพมากขนhึ สง่ ผลใหเ้ กดิ ความ ทาํ ดชั นีชวhี ดั การทาํ งาน พนกั งานจะเกดิ ความ พยายามในการ (KPI) 1 หรอื 2 ครงัh ต่อปี พยายามในการไดม้ าซงYึ ปฏบิ ตั งิ านทสYี งู ขนhึ และ รวดเรว็ ขนhึ แตม้ และทราบผลทไYี ดร้ บั อยา่ งรวดเรว็ การใหส้ ทิ ธพิ เิ ศษสาํ กบั การกาํ หนดสทิ ธพิ เิ ศษจะ การรบั สทิ ธพิ เิ ศษของ พนกั งานเป็นการกระตุน้ อยใู่ นระดบั พนhื ฐาน ซงYึ พนกั งาน ไดม้ าจากการ ใหเ้ กดิ การปฏบิ ตั งิ านทมYี ี ไมส่ ง่ ผลต่อปัจจยั เรอYื ง มสี ว่ นรว่ มและผลของ ประสทิ ธภิ าพ การปฏบิ ตั งิ าน การปฏบิ ตั งิ าน สง่ ผลให้ ไดแ้ ตม้ สะสมทมYี ากขนhึ และใชใ้ นการรบั สทิ ธิ พเิ ศษทเYี พมYิ ขนhึ การเรยี นรพู้ ฤตกิ รรมการ ไดม้ าจากการทาํ แบบ ระบบรายงานประวตั กิ าร มสี ว่ นรว่ มของพนกั งาน สาํ รวจความพงึ พอใจและ สะสมแตม้ และการแลก ทาํ ใหเ้ ขา้ ใจถงึ ความ การสอบถามจาก รบั ของรางวลั ทาํ ให้ ตอ้ งการทแYี ทจ้ รงิ ของ พนกั งานโดยตรง เขา้ ใจในพฤตกิ รรมและ พนกั งานได้ ความตอ้ งการใน 234

การประชุมวชิ าการระดบั ชาตดิ ้านเทคโนโลยสี ารสนเทศ คร้ังที่ 11 (NCIT2019) การลดการกระจดั ผลตอบแทนของ การสรา้ งแรงจูงใจใหก้ บั พนักงานเพYอื ทําใหเ้ กดิ ความพงึ พอใจและมคี วาม กระจายของแตม้ สะสม พนกั งานทแYี ทจ้ รงิ ได้ ภกั ดตี ่อองค์กรต่อไป ทงัh นhีผลสมั ฤทธขิw องการนําระบบไปใชใ้ หส้ ําเรจ็ และ และการบรหิ ารจดั การ แตม้ ทสYี ะสมกระจดั สามารถบรกิ ารจดั การ เกดิ ประโยชน์สูงสุดไดน้ ันh จําเป็นต้องไดร้ บั ความร่วมมอื จากหลายฝ่ ายทYี คะแนนสะสมจาก กระจายอยคู่ นละระบบ แตม้ สะสมไดจ้ าก เกYียวข้อง รวมถึงได้รับการสนับสนุนทYีดีจากผู้บริหาร ซYึงก่อให้เกิด สว่ นกลาง ชว่ ยใหเ้ กดิ และมกี ารจดั การทYี สว่ นกลางและรองรบั การ ประโยชน์กบั บรษิ ทั และพนกั งาน ความเสมอภาคของ แตกต่างกนั ออกไปตาม เชอYื มต่อกบั ระบบสะสม พนกั งาน บรบิ ท ทาํ ใหไ้ มส่ ามารถ แตม้ เดมิ ตามบรษิ ทั ใน เอกสารอา้ งองิ แลกเปลยYี นแตม้ หรอื แลก เครอื ทมYี อี ยู่ [1] ลขิ ติ า เฉลมิ พลโยธนิ , “ปัจจยั ทYมี ผี ลต่อขวญั กําลงั ใจในการ ปฏบิ ตั งิ านของ รบั สทิ ธพิ เิ ศษขา้ ม หน่วยงานได้ พนักงานระดบั ปฏิบตั ิการในโรงแรม เขตอําเภอหวั หิน”, วารสารวิชาการ มหาวทิ ยาลยั ธนบุร,ี vol 12, no. 18, pp. 216-217, 2561. จากการผพู้ ฒั นาระบบไดท้ าํ การสาํ รวจความพงึ พอใจจากผใู้ ชง้ านและ [2] เมธา หรมิ เทพาธปิ , “ทฤษฎลี าํ ดบั ขนัh ความตอ้ งการของมาสโลว์ (Maslow’s ผทู้ มYี สี ว่ นเกยYี วขอ้ งกบั ระบบ ดว้ ยวธิ กี ารทดสอบการใชง้ านและใหผ้ ทู้ ดสอบ Hierarchy of need)”, https://www.gotoknow.org/posts/629839, ทาํ แบบสอบถาม โดยแบง่ กลมุ่ ผทู้ าํ แบบสอบถามไว้ 3 กลุม่ ดงั นhี [3] สมเกยี รติ รกั คง, “ความสมั พนั ธ์ระหว่างทฤษฎีแรงจูงใจร่วมสมยั กบั ความ ผูกพนั ต่อองค์กรของพนักงานระดับปฏิบัติการ: กรณีศึกษา บริษัทผลิต 1. พนกั งาน สุขภณั ฑ”์ . การคน้ ควา้ อสิ ระปรญิ ญาบรหิ ารธุรกจิ บณั ฑติ คณะบรหิ ารธุรกจิ 2. เจา้ หน้าทฝYี ่ายบคุ คล มหาวทิ ยาลยั เทคโนโลยรี าชมงคลธญั บุร,ี pp. 14-15. 2554. 3. ผดู้ แู ลระบบ [4] ธรี ะวุฒิ ตรปี ระสทิ ธชิ w ยั , “ปัจจยั ทจYี ะส่งผลกระทบต่อการรกั ษาพนักงานใหค้ ง ผพู้ ฒั นาระบบไดท้ าํ การออกแบบ แบบสอบถามไว้ 10 คาํ ถาม ทมYี ี อยู่กบั องคก์ รในอุตสาหกรรมการโรงแรมระดบั 5 ดาวในกรุงเทพมหานคร”, ความเกยYี วเนYืองกบั ระบบทพYี ฒั นา โดยกาํ หนดคะแนน ไว้ 5 ระดบั และทาํ การคน้ ควา้ อสิ ระเป็นส่วนหนYึงของการศกึ ษาตามหลกั สูตรศลิ ปศาสตรมหา การสอบถามจากกลุ่มผทู้ ดสอบจาํ นวน 20 คน ไดผ้ ลการสาํ รวจดงั นIี บณั ฑติ , มหาวทิ ยาลยั กรงุ เทพ, pp.12, 2557. [5] กุลสิ รา บุญมาเครอื และ สธุ รรม พงษสาํ ราญ, “แนวทางการสรา้ งแรงจงู ใจใน ตารางทYี 2. ผลคะแนนเฉลยYี จากการทาํ แบบสอบถามของผทู้ ดสอบระบบ การปฏิบตั ิงานของพนักงานสยามซีแลนด์ ทรานสปอร์ต จํากดั ”, วารสาร เกษมบณั ฑติ , vol. 17, pp. 129, 2559. คาํ ถาม คะแนนเฉล,ียท,ีได้ [6] นวารา นาคเวก, “การศกึ ษาสถานภาพของพนักงานราชการกบั แรงจูงใจใน การปฏิบัติงานให้มีประสิทธิภาพ สํานักงานปลัดกระทรวงพานิชย์”, 1. ระบบทใYี ชต้ อบโจทยก์ ารจดั การแตม้ สะสมของ 4.2 มหาวทิ ยาลยั ศลิ ปากร, pp. 22, 2555. พนกั งาน [7] V. Vijay Anand, K. Madhuvanthi, “A study on the employee engagement 2. ระบบรองรบั การแลกรบั สทิ ธพิ เิ ศษของพนกั งานได้ 4.05 with special reference to CPCL”, International Conference on อยา่ งมปี ระสทิ ธภิ าพ Management Issues in Emerging Economies (ICMIEE), India, pp. 25, 3. ระบบรายงานมปี ระโยชน์ต่อการนําไปวเิ คราะห์ 4 2012. และต่อยอดการใหส้ ทิ ธพิ เิ ศษกบั พนกั งานในอนาคต 4.05 [8] Basanth Kumar Neeli, “A Method to Engage Employee Using 4. การเขา้ ถงึ ระบบสะสมแตม้ มคี วามงา่ ย ไมซ่ บั ซอ้ น 4.05 Gamification in BPO Industry”, 2012 Third International Conference on 5. การใชง้ านคาํ สงัY ต่างๆสว่ นของเมนูของระบบสะสม Services in Emerging Markets, India, pp. 145, 2012. แตม้ มคี วามสะดวก 4.1 [9] Balázs Barna, “Gamification’s Impact on Employee Engagement: 6. การแสดงผลขอ้ มลู ผา่ นทางหน้าจอแสดงผลมี 4.05 Enhancing Employee Well-Being with a Cloud Based Gamified Team- ความชดั เจน ไมท่ าํ ใหเ้ กดิ ความสบั สน 4.05 Building Application”, 2018 6th International Conference on Future 7. ระบบมกี ารป้องกนั ดา้ นความปลอดภยั ของขอ้ มลู 4.15 Internet of Things and Cloud Workshops (FiCloudW), Spain, pp.203, 8. ระบบมกี ารประมวลผลขอ้ มลู ทถYี กู ตอ้ งและแมน่ ยาํ 3.95 2018. 9. ระบบมคี วามรวดเรว็ และตอบสนองต่อผใู้ ชไ้ ดด้ ี 4.07 10. การเขา้ ถงึ ระบบทงYี า่ ยสามารถเขา้ ถงึ ได้ หลากหลายชอ่ งทาง คะแนนรวมเฉลยYี โดยภาพรวมของการทาํ แบบสอบถามทาํ ใหท้ ราบถงึ ความพงึ พอใจใน ระบบทพYี ฒั นาขนhึ ในระดบั ทพYี อใจมากโดยไดค้ ะแนนเฉลยYี รวมของทกุ คาํ ถามอยทู่ Yี 4.07 คะแนน ทาํ ใหเ้ หน็ ไดว้ า่ ระบบทพYี ฒั นาขนhึ มานhีตอบโจทย์ ในการทาํ การสะสมแตม้ ของพนกั งานไดเ้ ป็นอยา่ งดี 5. บทสรปุ และขอ้ เสนอแนะ การพัฒนาระบบสะสมแต้มเพYือใช้ในการแลกรับสิทธิพิเศษของ พนักงานไดพ้ ฒั นาในรปู แบบเวบ็ แอพพลเิ คชนัY ซงYึ จะรองรบั การสะสมแตม้ จากและการนําแต้มมาแลกรบั สิทธิพิเศษต่างๆ ของพนักงาน ได้อย่าง สะดวกสบายมากยิYงขhนึ เจ้าหน้าทYีผู้ทYีเกYียวข้องสามารถเรียกดูรายงาน สรุปผล และนําไปใชเ้ ป็นแนวทางในการวเิ คราะหเ์ พYอื ใชก้ ําหนดกลยุทธใ์ น 235

การประชุมวิชาการระดบั ชาตดิ ้านเทคโนโลยีสารสนเทศ คร้งั ที่ 11 (NCIT2019) เกมออนไลน์แยกขยะ The garbage classification game online สุรลี กั ษณ์ วรี ะโจง พฤกษา ดวงผาสขุ Sureeluk Weerajong Pruegsa Duangphasuk สาขาวชิ าเทคโนโลยมี ลั จมิ เี ดยี และแอนเิ มชนั สาขาวชิ าเทคโนโลยสี ารสนเทศ คณะวทิ ยาการและเทคโนโลยสี ารสนเทศ มหาวทิ ยาลยั เทคโนโลยมี หานคร คณะวทิ ยาการและเทคโนโลยสี ารสนเทศ มหาวทิ ยาลยั เทคโนโลยมี หานคร Technology Multimedia and animation Information Technology Faculty of Information Science and Technology Faculty of Information Science and Technology กรงุ เทพมหานครฯ , ประเทศไทย กรุงเทพมหานครฯ , ประเทศไทย Mahanakorn University of Technology, Bangkok, Thailand. Mahanakorn University of Technology, Bangkok, Thailand. [email protected] [email protected] บทคัดย่อ ปัจจุบนั โลกเราเจอปัญหาขยะไหลลงสู่ทะเลเกิดมลพิษต่อ purpose of this study is to collect the rules and promote the knowledge ส่ิงแวดล้อม สตั ว์ ปัญหาขยะมูลฝอยในประเทศไทยนับว่าเป็นปัญหาด้าน of waste collection to players via online media on mobile phones. The ส่ิงแวดล้อมท่ีเกิดจากการกระทาของมนุษย์ โดยมีสาเหตุมาจากพฤติกรรม study processes and contents design, including storyboard, are การบริโภคการคดั แยกขยะที่ไม่ถกู ต้อง ด้วยเหตุน้ีการปลูกฝังจิตสานึกท่ีดี consistent with the group of young players, having age between 10 to ผา่ นส่ือได้กลายมาเป็นส่ิงที่ผคู้ นสามารถเข้าถึงได้ง่าย งานวิจยั น้ีจึงนาเสนอ 21. To adjust the behavior of users as much as possible among children การออกแบบเกมคัดแยกขยะออนไลน์โดยมีวตั ถุประสงค์เพื่อรณรงค์ and youth. The story of the game has designed a way to be able to play สอดแทรกกฏกติกาและส่งเสริมความรกู้ ารคดั แยะขยะให้กบั ผ้เู ลน่ ผา่ นทาง 4 people at the same time online. Focusing on drawing attention to the สื่อออนไลน์บนโทรศพั ท์มือถือ กระบวนการศึกษาและออกแบบเนื้อหามี game, players can use the knowledge that is defined in game leading to ความสอดคล้องกบั กลุ่มผ้เู ล่นเกมในเดก็ และเยาวชนเป็ นสาคญั เพื่อการ the good behavior of waste sorting correctly. From the experimental ปรบั พฤติกรรมของผ้ใู ช้งานในกลุ่มเดก็ และเยาวชนให้มากท่ีสุด เนื้อเร่ือง result, the system showed that learning functions can be tested with ของเกมได้ออกแบบวิธีการให้สามารถเล่นได้ 4 คนพร้อมกนั เน้นการดึง easy play process steps, control steps in the perspective of selecting ความสนใจในการเข้าถึงเกมให้ผ้เู ล่นสามารถนาความร้ทู ่ีสอดแทรกในการ garbage and separating waste. There was competition stage with this นาไปสู่พฤติกรรมที่ดีของการคดั แยกขยะได้อยา่ งถกู ต้อง จากการทดสอบ research being used in the group of 260 players. The result is 91.75 ระบบแสดงให้เหน็ ว่าสามารถทดสอบการเรยี นรู้ ขนั้ ตอนกระบวนการเลน่ ท่ี percentage can be described that players know less about the type of ง่าย การควบคมุ การเล่นในมุมมองของการเลือกประเภทขยะที่สอดคล้อง waste/garbage before playing game. However, they learned and กบั ขยะ มีการจดั เวทีแข่งขนั โดยมีการนางานวิจยั นี้ไปใช้งานในกลุ่มผ้เู ล่น obtained more knowhow after starting the game access until the end of 260 คน ผลท่ีได้คือผ้เู ล่นร้จู กั ประเภทขยะมากขึน้ ร้อยละ 91.75 ซึ่งมีการทา playing game. Therefore, players can still sort garbage and trash types แบบสอบถามก่อนการเข้าถึงเกม และผ้เู ล่นยงั สามารถคดั แยกขยะกับ correctly with 45.25 percentage. As well as user’s satisfaction in the ประเภทถงั ขยะได้ถกู ต้องร้อยละ 45.25 ตลอดจนความพึงพอใจในเนื้อหา content, design and play game of the trainers, was with an average score การออกแบบและการเล่นเกมของกลุ่มผ้ฝู ึ กมีคะแนนเฉล่ีย 4.35 คะแนน of 4.35 score (from the full score of 5.00). จากคะแนนเตม็ 5.00 คะแนน Keywords — Game online, Mobile Games, Learning game, The คำสำคญั — เกมออนไลน์, เกมมอื ถอื , เกมเพอื่ การเรียนร,ู้ เกมแยกขยะ garbage classification game online ABSTRACT — Nowadays, the world has encountered the problem 1. บทนา of garbage flowing into the sea, causing pollution to the environment of ปัญหาขยะมูลฝอยในประเทศไทยมปี รมิ าณสูงข้นึ ต่อเน่ืองทุกปี สาเหตุ animals. Solid waste problems in Thailand are considered เกดิ มนุษย์ พฤตกิ รรมการบรโิ ภค การแยกขยะจากตน้ ทาง การจดั การขยะ environmental problems caused by human actions. Which is caused by ท่ไี ม่ได้มาตรฐานก่อให้เกิดมลพษิ และไม่เกดิ การนากลบั มาใช้ซ้า ปัญหา the consumption behavior, incorrect sorting of waste. For this reason, ขยะในทะเลทส่ี ง่ ผลกระทบต่อสภาพแวดลอ้ มและชวี ติ ความเป็นอย่ขู องสตั ว์ cultivating good consciousness through the media has become popular ในทะเล [1] จากการศึกษาดังกล่าวงานวิจัยน้ีจึงคิดศึกษาสร้างเกม that people can easily reach. This paper presents the online waste ออนไลน์เพ่อื รณรงค์ ส่งเสรมิ ใหค้ วามรแู้ ก่เยาวชน ส่วนหน่ึงของนวตั กรรม sorting game presented The garbage classification game online. The ดา้ นความบนั เทงิ ทถ่ี ูกพฒั นานัน้ เป็นเกม และเกมจงึ เป็นสง่ิ ท่ผี คู้ นใหค้ วาม สนใจกนั มากข้นึ เร่อื ยๆความสะดวกในการสรา้ งเน้ือหาเป็นจุดสนใจหลกั 236

การประชุมวชิ าการระดับชาตดิ ้านเทคโนโลยสี ารสนเทศ ครัง้ ที่ 11 (NCIT2019) นอกเหนือจากคุณสมบตั ิท่ีเพ่ิมเข้ามามากมาย แทนท่ีจะเป็นคุณสมบัติ 4. เม่อื ใช้น้ิวสมั ผสั ท่ปี ุ่มทกั ษะ เพม่ิ ความสงู ในการกระโดดของตวั ออนไลน์กรอบงานมโี หมดการทางานร่วมกนั เพอ่ื ใหผ้ ใู้ ชส้ ามารถโตต้ อบกบั ละคร เพมิ่ ความเรว็ การเคล่อื นท่ขี องตวั ละคร ถ้าทกั ษะยงั ตดิ ผู้อ่ืนในเกม [2] การใช้ข้อมูลท่ีมาช่วยเพม่ิ ศกั ยภาพในการขุดขอ้ มูลเกม สถานะรอเวลาการใช้งานใหม่ จะไม่สามารถกดใช้ทักษะได้ อย่างมากเน่ืองจากสามารถบนั ทกึ สาเหตุผลกระทบและความสมั พนั ธ์ของ สถานะรอการใชง้ านใหม่ คอื 15 วนิ าที เหตุการณ์และวตั ถุในระหว่างเซสชนั เกม อย่างไรก็ตามโดยทวั่ ไปจะตอ้ งมี การแก้ไขในเอน็ จน้ิ เกมเพ่อื รวบรวมขอ้ มูลทม่ี า การดดั แปลงในเอน็ จนิ เกม 5. ระบบสามารถจดั การคะแนนได้ดงั น้ี เพม่ิ คะแนน 20 แตม้ เม่อื อาจไม่สามารถใช้ไดใ้ นระบบเชงิ พาณิชย์ [3] วดิ โี อเกมท่เี ป็นท่มี คี วามโดด เก็นขยะชนิดเดียวกนั , เพมิ่ คะแนน 40 แต้ม เม่อื ปาขยะถูก เด่นสาหรบั ผูเ้ ล่น ตวั อย่างเช่นเกม Massive Multiplayer Online ซ่งึ ได้รบั ประเภท, ลบคะแนน 20 แตม้ เมอ่ื ปาขยะผดิ ประเภท ความนยิ มซง่ึ สามารถมกี ารรวบรวมฐานผเู้ ล่นของผเู้ ล่นหลายลา้ นคนในโลก เดียว [4] ในการศึกษาน้ีการออกแบบเกมดิจิตอลมีการวิเคราะห์เป็น 6. ระบบสามารถสร้าง Items ได้ ขยะท่ีถูกสร้างข้นึ บนฉากจะมี กระบวนการสรา้ งแบบจาลองความรู้ของทมี ตามสรา้ งความบนั เทงิ จากการ ระยะเวลาคงอยู่ 10วนิ าที ก่อนถูกทาลาย ขยะทอ่ี ย่บู นมอื ของผู้ เรยี นรผู้ ่านเทคโนโลยไี ดง้ ่ายมากขน้ึ ผคู้ นเขา้ ถึงไดง้ ่ายขน้ึ ผใู้ ชจ้ ะสามารถ เล่นจะมรี ะยะเวลาคงอยู่ 15วนิ าที กอ่ นถูกทาลาย ตอบโต้กบั ระบบได้และมกั จะไดส้ งิ่ หน่งึ ตอบแทนกลบั มา เพ่อื ความบนั เทงิ เพอ่ื สงั คม หรอื เพอ่ื การเรยี นรบู้ างสง่ิ ได้ [5] เสนอและนาหนุ่ ยนต์จดั การขยะ 7. ระบบสามารถสร้างเหตุการณ์ได้ (Generate event system) มาใชซ้ ง่ึ สามารถเปลย่ี นขยะในครวั เป็นป๋ ุยหมกั เพ่อื ใช้ปลูกพชื ผกั และพชื โดยเหตุการณ์ท่ีจะสร้างจะถูกสุ่มระยะเวลาการสร้างโดยมี อ่นื ๆ ระบบทเ่ี สนอนนั้ ใชเ้ ครอื ขา่ ยขอ้ มลู เทคโนโลยเี ซน็ เซอรแ์ ละเทคโนโลยี ระยะเวลาการสรา้ งน้อยสุด30วนิ าที สูงสุด60วนิ าที จะเรมิ่ ต้น หุ่นยนต์ การออกแบบและการใชง้ านระบบท่เี สนอและแสดงใหเ้ หน็ ว่ามนั มี การนับระยะเวลาในการสร้างเหตุการณ์เม่อื เกมเรม่ิ ข้นึ ระบบ พฤตกิ รรมท่ดี ี [6] แทนท่จี ะท้งิ ขยะบนพ้นื ท่ดี ินเราเสนอวธิ กี ารแยกเรซนิ่ สามารถตรวจสอบเวลาในเกมเพอ่ื แสดงป่มุ ต่อเวลาได้ พลาสติก 5 ชนิด (ซ่ึงไม่สามารถย่อยสลายได้ทางชีวภาพ) โดยใช้ NIR สเปกโตรสโกปีและใช้ของเสยี ท่เี หลือจากการย่อยสลายทางชีวภาพเพ่อื 8. เง่อื นไขในการจบเกมระบบสามารถจบเกมในระยะเวลาทผ่ี เู้ ล่น ผลติ ก๊าซชวี ภาพ [7] เพ่อื ใหว้ ธิ ีการบรกิ ารท่ดี ีขน้ึ ด้วยต้นทุนท่ตี ่าลงและ กาหนดได้ดงั น้ี 2 นาที, 5 นาที, 10 นาที ส่วนตอบโต้ผใู้ ชแ้ บบ เข้าถึงรายงานการจัดการขยะแนวคิดน้ีสามารถนาไปปฏิบัติได้ ระบบ กราฟิก (GUI : Graphical user interface) แถบแสดงคะแนน เป้าหมายท่เี สนอเพ่อื คน้ หาระยะทางน้อยทส่ี ุดในการไปยงั ทต่ี งั้ ของถงั ขยะ (Leaderboard) ผู้เล่นท่ีมีคะแนนสูงสุด (First : 1st), ผู้เล่นท่ีมี และถงั ขยะเกอื บเตม็ ซ่งึ ทาใหเ้ กิดก๊าซอนั ตราย [8] โครงงานน้ีจงึ ถูกสรา้ ง คะแนนรองอนั ดับหน่ึง (Second : 2nd), ผู้เล่นท่ีมคี ะแนนรอง ขน้ึ เพ่อื ปลูกฝังความรใู้ นการคดั แยกขยะแต่ละประเภทอย่างถกู ตอ้ งเพ่อื ลด อันดับสอง (Third : 3rd), ผู้เล่นท่ีมีคะแนนน้อยสุด (Fourth : ปัญหาดงั กลา่ วน้ี 4th) 2. ขอบเขตของระบบ 3. การพฒั นาและการออกแบบระบบ แนวคดิ ในการพฒั นาเกมออนไลน์บนมอื ถอื เรม่ิ จากระบบ แอนดรอยด์ ส่วนนึงของทฤษฎเี กมทม่ี ุ่งเน้นไปท่เี กมท่มี ผี ู้เล่นมากกว่าสองคน บนมอื ถือซ่ึงระบบสามารถรองรบั ผู้เล่นสูงสุด 4 คน ระบบจาเป็นต้องมี ข้ึนไป และผู้เล่นทุกคนสามารถท่ีจะเลือกใช้กลยุทธ์ในการเล่นเกมได้ อนิ เทอร์เน็ตเพ่อื เช่อื มต่อกบั เครอื ข่ายของ Photon โดยผู้เล่นต้อง Log-In มากกว่ากลยุทธเ์ ดยี ว ด้วยการระบุ Username ก่อนเขา้ สู่หอ้ ง อีกทงั้ คอนเซปของการออกแบบ 3.1. เกมรูปแบบผู้เล่นหลายคนโดยทุกคนมกั เลือกวิธีการท่ีจะ เน้อื เรอ่ื งเกม (Story Telling) ดงั น้ีเน้อื เรอ่ื งย่อคอื ในชวี ติ ประจาวนั ทข่ี ยะมกั ส่งผลกระทบกบั ผอู้ น่ื หรอื สง่ิ อน่ื เกมรปู แบบออนไลน์ในปัจจุบนั นนั้ สามารถ ไม่ถูกท้งิ ลงถงั ผคู้ นไม่รจู้ กั การคดั แยกขยะทถ่ี ูกตอ้ ง จนกระทงั่ ไดม้ คี นนา แบง่ ออกไดเ้ ป็น 2 ประเภทหลกั ๆ เชน่ ขยะตดิ เชอ้ื และปนเป้ือนกมั มนั ตภาพรงั สี มาทง้ิ ลงถงั ขยะทาใหส้ ง่ิ มชี วี ติ กนิ ซากทเ่ี ขา้ มากนิ เศษอาหารจากถงั ขยะเขา้ ไป ไดเ้ กดิ การววิ ฒั นาการรวมตวั 1) Massively Multiplayer Online (MMO) เป็นเกมออนไลน์ เขา้ กบั ถงั ขยะ ทาใหถ้ งั ขยะเกิดมชี วี ติ ขน้ึ เป็นจุดเรมิ่ ของการออกแบบตวั ประเภทท่ีเราจะสามารถพบเห็นผู้เล่นได้จานวนมากได้ในบรเิ วณเดียว ละคร (Characters),ฉาก (Scenes) และมีเง่ือนไขในการเล่นเกมการ สามารถมปี ฏสิ มั พนั ธก์ บั ผเู้ ลน่ คนอน่ื ๆไดห้ ลากหลายคนพรอ้ ม ๆกนั ออกแบบการไหลของหน้าจอ (Screen Flow) ดงั ตอ่ ไปน้ี 2) Online Casual เ ป็ น เ ก ม อ อ น ไ ล น์ ป ร ะ เ ภ ท ท่ี มี 1. ระบบสามารถเรมิ่ เกมไดต้ ่อเม่อื ผเู้ ล่นภายในหอ้ งตอ้ งมากกวา่ 1 กลุ่มเป้าหมายกว้าง ตวั เกมจะง่ายต่อการเรยี นรแู้ ละใชเ้ วลาน้อยกว่าการ คน อยู่ภายในห้องทุกคนต้องเลือกตวั ละคร ทุกคนต้องพรอ้ ม เล่นเกมประเภทอ่นื ๆ ตวั ระบบเกมอาจมเี ร่อื งของเวลาเข้ามาเก่ยี วข้อง เลน่ และ ผเู้ ล่นทเ่ี ป็นหวั หน้าหอ้ งตอ้ งกดเรม่ิ เกมเทา่ นนั้ เพอ่ื ใหจ้ บเกมไดใ้ นแตล่ ะรอบ 2. ผู้เล่นสามารถควบคุมตวั ละครได้เม่อื ใชน้ ้ิวสมั ผสั ท่ปี ุ่มกระโดด 3.2. เคร่อื งมอื พฒั นาเกม (Game Engine) โปรแกรมคอมพวิ เตอร์ เม่อื ใชน้ ้วิ สมั ผสั ทป่ี ่มุ ปาขยะ (Software) ทเ่ี ออ้ื อานวยความสะดวกใหแ้ ก่นักพฒั นา หรอื นกั ออกแบบเกม เพ่อื ใช้ในการสรา้ งเกมโดยมหี น้าทห่ี ลกั ท่จี ะประกอบไปดว้ ยเครอ่ื งมอื การ 3. เม่อื ใช้น้ิวสมั ผสั ท่ปี ุ่มเก็บขยะ ถ้าตวั ละครถือขยะอยู่ จะไม่เก็บ แสดงผล (Rendering Engine) ของภาพคอมพวิ เตอร์ในรูปแบบ สองมติ ิ ขยะชน้ิ ใหม่ ถา้ ตวั ละครไมม่ ขี ยะทถ่ี อื อยู่ จะเกบ็ ขยะขน้ึ มา หรอื สามมติ ิ (2-3 Dimensional Graphic) , เครอ่ื งมอื สาหรบั การสรา้ งเสยี ง (Audio Engine) , เคร่อื งมอื จาลองฟิสกิ ส์ (Physics Engine) , รองรบั การ สรา้ งปัญญาประดษิ ฐ์ (Artificial Intelligence) ซง่ึ เอนจ้นิ และส่วนเสรมิ ของ เอนจ้นิ ท่เี กมน้ีได้ใช้ในการพฒั นามดี งั น้ี Unity 3D Version 2018.1.1f1 ยู นิต้ี คอื เอนจน้ิ สาหรบั พฒั นาเกมรูปแบบ cross-platform ทถ่ี ูกพฒั นาโดย 237

การประชุมวิชาการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งท่ี 11 (NCIT2019) Unity Technologies ซง่ึ ใชส้ าหรบั การพฒั นาและออกแบบวดี โี อเกมสาหรบั ? อปุ กรณ์ตา่ ง ๆ เชน่ Personal Computer , Mobile หรอื Websites ? 3.3. เครือข่ายคอมพิวเตอร์ (Computer Network)เครือข่าย ? คอมพวิ เตอร์ คอื คอมพวิ เตอรท์ ม่ี ากกวา่ เครอ่ื งเดยี วทาการเช่อื มโยงเขา้ หา (Host) กันเป็นการรบั ส่งข้อมูลหากัน (Send & Receive network packets) เพ่อื (Client) การแบ่งปันทรัพยากร แลกเปล่ียนแฟ้มข้อมูล หรือ การติดต่อส่ือสาร ระหว่างกัน คอมพิวเตอร์จะเช่ือมต่ออยู่บนเครือข่ายได้โดยผ่านสาย รปู ท่ี 2. แผนผงั การสรา้ งและเขา้ ร่วมหอ้ งเล่นเกม (Cables) , คล่นื วทิ ยุ (Radio waves) , ดาวเทยี ม (Satellites) หรอื ลาแสง อินฟราเรด (Infrared light beams) ซ่ึงรูปแบบของเครือข่าย และ การ ตดิ ต่อระหว่างเคร่อื งเซริ ฟ์ เวอรแ์ ละไคลเอนต์ ในการพฒั นาเกมยกตวั อยา่ ง เช่น Photon Unity Networking (PUN) เป็ นรูปแบบของ Cloud Server แบบ Real time ทไ่ี ดพ้ ฒั นาขน้ึ เพ่อื ใหง้ ่ายต่อการพฒั นาตวั เกมทม่ี รี ปู แบบผู้ เล่นหลายคน (Multiplayer) และ ส่งออกไปยงั แพลตฟอร์มของ Unity ท่ี สนับสนุนทงั้ หมด รปู ท่ี 1. Photon Cloud 3.4.3) การเลอื กตวั ละครก่อนเรม่ิ เลน่ ตรวจสอบวา่ ตวั ละครใดถกู ผู้ เล่นคนใดเลอื กไปแลว้ บ้างถ้าใช่ ตวั ละครนัน้ ทถ่ี ูกผเู้ ล่นใดเลอื กจะถูกลอ็ ค 3.4. การเขยี นผงั งาน (Flowchart) ทาใหผ้ เู้ ล่นอ่นื ไม่สามารถเลอื กตวั ละครนนั้ ไดอ้ กี ถา้ ไม่ ตวั ละครนนั้ จะอยใู่ น ผงั งาน (Flowchart) เป็นแบบจาลองท่สี ามารถทาใหผ้ ใู้ ชห้ รอื ผชู้ ม สถานะทผ่ี เู้ ลน่ คนอน่ื ๆยงั สามารถเลอื กได้ ผเู้ ล่นจะสามารถเลอื กตวั ละครใด ก็ได้จากตัวละครท่ี 1 ถึง 4 โดยสามารถเลอื กได้เพยี ง 1 ตัวจากจานวน เข้าใจขัน้ ตอนการทางานของระบบนัน้ ๆได้ มันเป็นผลลัพธ์จากการ ทงั้ หมดและตวั ละครท่ผี เู้ ล่นเลอื กต้องไม่ถูกลอ็ คเท่านัน้ เม่อื ผเู้ ล่นเลอื กตวั จดั ลาดบั ความคดิ ท่แี สดงออกมา เป็นขนั้ ตอนการทางานทช่ี ดั เจนมกี ารใช้ ละครแลว้ ตวั ละครทเ่ี ลน่ จะเท่ากบั ตวั ละครทผ่ี เู้ ล่นเลอื กไว้ (แสดงในรปู ท่ี 3) สญั ลกั ษณ์แสดงถงึ ขนั้ ตอนการทางาน การบ่งบอกขนั้ ตอนต่อไปหลงั จาก การทางานขนั้ ตอนนนั้ ๆ มจี ุดเรม่ิ ต้น และจุดส้นิ สดุ ของการทางาน ซ่งึ การ ? = เขยี นผงั งานนัน้ มกี ฎเกณฑห์ รอื ขอ้ บงั คบั ในการจะนาวธิ กี ารเขยี นผงั งานน้ี ? = ไปใชง้ าน ดงั น้ี 3? = 4? = 3.4.1) หลกั การนาสญั ลกั ษณ์ Flowchart ตา่ งๆ มาใชเ้ ขยี นผงั งาน 1) ผังงาน (Flowchart) ต้องมีจุดเร่ิมต้น (Start) และ จดุ สน้ิ สุด (End) 2) สญั ลักษณ์แต่ละรูปจะถูกเช่ือมต่อด้วยทิศทางการ ทางาน (Direction Flow) เพ่อื บอกว่าเม่อื การทางานน้ีสน้ิ สุดตอ้ งไปทางาน ทไ่ี หนต่อไป 3.4.2) การสรา้ งและเขา้ ร่วมหอ้ งเล่นเกม ผเู้ ล่นท่เี ป็น Client ของ รปู ท่ี 3. แผนผงั การเลอื กตวั ละครกอ่ นเรมิ่ เลน่ ห้องจะสามารถเลือกตัวละครในเกม ก่อนเริ่มเล่นได้ตรวจสอบว่าผู้เล่น พร้อมเร่มิ เล่นเกม หรอื ไม่ ถ้าใช่ จะตรวจสอบว่าผู้เล่นได้เลือกตวั ละคร 3.4.4) การบงั คบั ตวั ละคร หากไม่มกี ารบงั คบั ตวั ละคร ตวั ละครจะเลน่ หรอื ไม่ ถ้าไม่ จะยงั สามารถเลอื กตวั ละครได้ ตรวจสอบวา่ ผเู้ ลน่ ไดเ้ ลอื กตวั แอนเิ มชนั ท่ายนื เฉยๆ (Idle) ถา้ ผเู้ ลน่ บงั คบั ป่มุ ลูกกลง้ิ ไปทางซ้าย ถา้ ใช่ตวั ละคร หรอื ไม่ ถา้ ใช่ จะตรวจสอบการกดเรม่ิ เกมของ Host ถา้ ไม่ จะทาการ ละครจะหนั ไปทางซ้ายและเดนิ ไปขา้ งหน้า ถ้าไม่ หากไม่มกี ารบงั คบั การ แจ้งเตอื นว่ากรุณาเลอื กตวั ลคร ตรวจสอบการกดเรม่ิ เกมของ Host ถ้าใช่ เคล่อื นท่ตี วั ละครจะอยู่ท่ตี าแหน่งเดิม ตรวจสอบว่าผู้เล่นได้มกี ารกดปุ่ม จะเข้าสู่เกมและเรม่ิ ต้นการเล่นเกม ถ้าไม่ จะยงั สามารถเลือกตวั ละครได้ กระโดดหรอื ไม่ถา้ ใช่ ตวั ละครจะกระโดด ถา้ ไมต่ วั ละครจะมเี พยี งแรงดึงดูด (แสดงในรปู ท่ี 2) (Gravity) ทท่ี าใหต้ วั ละครเคล่อื นทใ่ี นแนวดง่ิ เพยี งแรงเดยี วเท่านนั้ ในการ กระโดดจะตรวจสอบว่าตวั ละครตกถงึ พน้ื หรอื ไม่ถ้าใช่ ตวั ละครจะสามารถ 238

การประชมุ วิชาการระดบั ชาตดิ ้านเทคโนโลยีสารสนเทศ คร้ังท่ี 11 (NCIT2019) กระโดดไดอ้ กี ครงั้ ถา้ ไม่ ตวั ละครจะไม่สามารถกระโดดได้จนกว่าจะตกลง = 10 ถงึ พ้นื ตรวจสอบว่าผเู้ ล่นได้กดปุ่มหยบิ ขยะหรอื ไม่ ถ้าใช่ จะตรวจสอบว่า บรเิ วณนัน้ มขี ยะอย่หู รอื ไม่ ถา้ ไม่ จะกลบั ไปยนื เฉยๆ หรอื เลน่ แอนเิ มชนั ทา่ <= 0 อ่นื ๆ นอกจากท่าหยบิ ขยะ ในการหยบิ ขยะจะตรวจสอบว่าบรเิ วณนนั้ มขี ยะ อยู่หรือไม่ถ้าใช่ ตัวละครจะหยิบขยะข้ึนมาบนมือ และขยะบนมือจะมี ระยะเวลาคงอยู่ตามเง่อื นท่ถี ูกกาหนดไว้ในแผนผงั ขยะบนมอื ถ้าไม่ ตวั ละครจะเล่นแอนิเมชนั หยบิ ขยะแต่จะไม่มขี ยะขน้ึ มาบนมอื ตรวจสอบว่าผู้ เล่นได้กดปุ่มปาขยะหรอื ไม่ ถ้าใช่ จะตรวจสอบว่ามขี ยะอยู่บนมอื หรอื ไม่ ถา้ ไม่ จะกลบั ไปยนื เฉยๆ หรอื เลน่ แอนเิ มชนั ท่าอ่นื ๆ นอกจากท่าปาขยะได้ ในการปาขยะจะตรวจสอบว่ามขี ยะอยู่บนมอื หรอื ไม่ ถ้าใช่ ตวั ละครจะปา ขยะออกไป และเขา้ ส่เู ง่อื นไขการคดิ คะแนนจากแผนผงั ปาขยะ ถ้าไม่ ตวั ละครจะเล่นแอนิเมชนั ปาขยะแต่จะไม่มขี ยะท่ถี ูกปาออกไป (แสดงในรปู ท่ี 4) (idle) รปู ท่ี 5. แผนผงั การหยบิ ขยะ ? ? 3.4.6) เม่อื เกมเรม่ิ ตน้ จะเป็นการเรม่ิ ตน้ นับระยะเวลาการเลน่ เกมถอย ? หลงั ผเู้ ล่นสามารถควบคุมตวั ละครได้ตามแผนผงั การควบคุมตวั ละคร ตวั ?? ละครของผูเ้ ล่นจะสามารถตายและเกิดใหม่ได้ท่ีจุด Spawn ตามเง่อื นไข ภายในแผนผงั การตายท่ถี ูกกาหนดไว้ เม่อื ระยะเวลาใกล้จะหมดผเู้ ล่นจะ ?? สามารถต่อเวลาได้ตามเง่ือนไขท่ีถูกกาหนดไว้ในแผนผงั การต่อเวลา (แสดงในรปู ท่ี 6) รปู ท่ี 4. แผนผงั การบงั คบั ตวั ละคร Scoreboard 3.4.5) การหยบิ ขยะกาหนดคา่ เรมิ่ ตน้ ของระยะเวลาคงอย่ขู ยะเป็นเวลา รปู ท่ี 6. แผนผงั การเลน่ เกม 10 วนิ าที นับระยะเวลาคงอย่ถู อยหลงั ตรวจสอบระยะเวลาคงอยวู่ ่าเป็น 0 หรือน้อยกว่า 0 หรือไม่ ถ้าใช่ ทาลายขยะท่ีอยู่บนมือท้ิง ถ้าไม่ นับ ระยะเวลาคงอย่ขู องขยะตอ่ ไป (แสดงในรปู ท่ี 5) 3.4.5). การออกแบบตวั ละครเกมและตวั ประกอบสอ่ื ใหเ้ หน็ ถงึ ตวั ละคร เปรยี บเสมอื นขยะแตล่ ะประเภทและแยกตามสี โดยตอ้ งเลอื กเกบ็ ขยะให้ ตรงถงึ จะมกี ารไดค้ ะแนน (แสดงในรปู ท่ี 6) 239

การประชุมวชิ าการระดบั ชาติด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ ครง้ั ท่ี 11 (NCIT2019) รปู ท่ี 7. การออกแบบตวั ละคร รปู ท่ี 8. หน้า Main Menu 3.4.6). การออกแบบการไหลของหนา้ จอ (Screen Flow) หน้า Main Menu> หน้า How to play> หน้า Enter Name>หน้า Connect to Photon>หน้า Lobby>หน้า Room> เขา้ เล่นเกม >หน้า Scoreboard (แสดงในรปู ท่ี 7) รปู ท่ี 9. หน้า Username Register รปู ท่ี 7. การออกแบบการไหลของหน้าจอ (Screen Flow) รปู ท่ี 10. หน้า Connect To Photon 4. การทดสอบและผลการทดลอง รปู ท่ี 11. หน้า Rooms การทางานในในสว่ นของหน้าจอมขี นั้ ตอนการทางาน ดงั น้ี รปู ท่ี 12. หน้าเลอื กตวั ละครและสามรถเขา้ เลน่ เกมพรอ้ มกนั ได้ 1. สามารถใหผ้ เู้ ล่นลอ็ กอนิ ได้ และเขา้ รว่ มหอ้ งได้ (แสดงในรปู ท่ี 8) 2. สามารถใหผ้ เู้ ลน่ ลอ็ กอนิ ได้ (แสดงในรปู ท่ี 9) 3. ส ามาร ถ เช่ือ มต่อ ร ะ บบ Photon Unity Networking ( PUN) เพอ่ื ใหเ้ ลน่ ใช้ PhotonView ในการรบั ส่งค่าขอ้ มลู ระหว่างผเู้ ลน่ ท่ี อยู่ภายในห้องทา PhotonHandler ให้เป็ น Prefab แล้วใช้ Instantiate เรียกเม่ือเข้าฉากเมนู จากนั้นเขียนเง่ือนไข ตรวจสอบว่ามี PhotonHandler Prefab ตัวน้ีอยู่ในฉากหรอื ไม่ ถ้ามไี ม่ต้องเรยี ก Instantiate ซ้า แต่ถ้าไม่มี ให้เรยี กใช้ Prefab (แสดงในรปู ท่ี 10) 4. สามารถใหผ้ เู้ ล่นสรา้ งหอ้ งได้ (แสดงในรปู ท่ี 11) 5. ผเู้ ลน่ เลอื กตวั ละครและสามรถเขา้ เลน่ เกมพรอ้ มกนั ได้ (แสดงใน รปู ท่ี 12) 6. ใหผ้ เู้ ล่นควบคุมตวั ละครได้นาแกน Vertical ของการเลอ่ื นออกให้ เหลอื เพยี งการเล่อื นในแกน Horizontal แล้วเพมิ่ ความเร็วของ Scorll Ball ด้วยการคูณค่า Input ท่รี บั มาจาก GetAxis Horizontal ตามความเรว็ ทต่ี อ้ งการ ส่วนปุ่ม ThrowTrash นาRaycastTarget ออกเพ่ือไม่ให้ปุ่มกดโดนพ้ืนท่ีว่าง ให้กดโดนเฉพาะพ้ืนท่ีท่ี กาหนดเทา่ นนั้ (แสดงในรปู ท่ี 13) 7. ระบบเกมมกี ารออกแบบกราฟิค ตวั ละคร , ฉาก , องค์ประกอบ ฉาก , สว่ นโตต้ อบ , ไอเทม็ ขยะ , แอนิเมชนั ตวั ละคร , แอนิเมชนั พน้ื หลงั , ไอคอ่ น เสรจ็ สน้ิ (แสดงในรปู ท่ี 14) 240

การประชมุ วิชาการระดับชาติด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ คร้ังที่ 11 (NCIT2019) รปู ท่ี 11. Main Game User Interface และผเู้ ลน่ ยงั สามารถคดั แยกขยะกบั ประเภทถงั ขยะไดถ้ ูกตอ้ งรอ้ ยละ 45.25 ซ่งึ มกี ารทาแบบสอบถามก่อนการเข้าถงึ เกม โดยมกี ารวดั ผล 4 ด้าน 1.) ดา้ นความเขา้ ใจในการแยกขยะ 4.00 2.) ความรเู้ ก่ยี วกบั กฏกตกิ าในเกม แยกขยะ 4.70 3.) การส่อื สารกบั ผเู้ ล่นในเกม 4.00 4.) ความพงึ พอใจของ การออกแบบเร่อื งราวของเกม 4.7 ตลอดจนความพงึ พอใจในเน้ือหาการ ออกแบบและการเล่นเกมของกลุ่มผูฝ้ ึกมคี ะแนนเฉล่ยี 4.35 คะแนน จาก คะแนนเตม็ 5.00 คะแนน กิตติกรรมประกาศ ขอขอบคุณ ชยานันต์ นันทกจิ ธารง สาหรบั การลงพ้นื ท่เี ก็บขอ้ มลู และ นาเน้ือหาของเกมไปทดสอบกบั กลุ่มเป้าหมาย ระดบั มหาวทิ ยาลยั 1 แห่ง โรงเรยี นมธั ยม 1 แห่ง และ โรงเรยี นระดบั ประธมศกึ ษา 1 แห่ง รปู ท่ี 12. ฉากในเกม เอกสารอ้างอิง ระบบสามารถคานวณคะแนนและสุ่มเกดิ อเี วน้ ทไ์ ด้ใหผ้ เู้ ลน่ ไดโ้ ดย การ [1] School of Changemakers Online. (2018 Jul), “สถานการณป์ ัญหาขยะใน ออกแบบระบบจะมกี ารสร้างเหตุการณ์ ระบบหอ้ งรอเล่นเกม (Host) หอ้ ง ประเทศไทย” [Online], รอเล่นเกม (Client) ผู้เล่นสามารถเลือกระยะเวลาก่อนเรมิ่ เล่น สามารถ Availablehttps://www.schoolofchangemakers.com/knowledge/11678. เลอื กตวั ละครก่อนเรม่ิ เล่นรวมไปถงึ การเลอื กด่าน การเล่นเกม การบงั คบั [Accessed: 1 มถิ นุ ายน 2561]. ตวั ละคร ถา้ ไมใ่ ช่ขยะของผเู้ ลน่ หากผเู้ ล่นเกบ็ ขน้ึ มาคะแนนจะลดลง แต่ถา้ ตอ้ งการคะแนนเพม่ิ ขน้ึ ตอ้ งปาขยะใสผ่ เู้ ล่นคนอ่นื ใหถ้ กู ตรงกบั ประเภทขยะ [2] R. Y. Hakkun, D. Al Sabah A Z, K. Fathoni, N. Ramadijanti and A. แต่ละประเภทแต่ถ้าเป็นขยะท่ถี ูกกบั ผูเ้ ล่นการหยบิ ขยะข้นึ มาก็มีการลด Basuki, \" Online Visual Novel Game Framework,\" 2018 International คะแนน โดยการวางโครงสร้างระบบ ScoreBoard ใหม่ ใช้ foreach Conference on Information and Communication Technology ไล่GetScore ของผู้เล่นเพ่อื ความรวดเร็วของการแสดงผล ใช้ List เก็บ Convergence (ICTC), Jeju, 2018, pp. 166-170. ข้อมูลคะแนนท่ีได้จาก GetScore แล้วจากนัน้ ใช้ Sort() เพ่อื เรยี งอนั ดบั แลว้ Reverse() กลบั เพ่อื หาคะแนนสงู สุด แลว้ ใช้ FindIndex หาคะแนนท่ี [3] L. B. Jacob, T. C. Kohwalter, A. F. V. Machado, E. W. G. Clua and D. ตรงกนั ระหวา่ ง Photon Network.Player.GetScore() กบั Index ทห่ี าว่าได้ อนั ดบั เทา่ ไหร่ หากมี Scoreทต่ี รงกนั กบั Score ของตวั เองมากกวา่ 1 และ d. Oliveira, \" A Non- intrusive Approach for 2D Platform Game Design ไมม่ ใี ครไดอ้ นั ดบั ท่ี 1 จนกระทงั่ หมดเวลา ระบบจะแสดงหน้าจอเสมอ Analysis Based on Provenance Data Extracted from Game Streaming,\" 2014 Brazilian Symposium on Computer Games and Digital 5. สรปุ และการอภปิ ราย Entertainment, Porto Alegre, 2014, pp. 41-50. การทดสอบเกมคดั แยกขยะออนไลน์เพ่อื รณรงค์ สอดแทรกกฏกตกิ า [4] L. V. Fernandes, C. D. Castanho and R. P. Jacobi, \"A Survey on Game และส่งเสริมความรู้การคดั แยะขยะให้กบั ผู้เล่นผ่านทางส่อื ออนไลน์บน Analytics in Massive Multiplayer Online Games,\" 2018 17th Brazilian โทรศัพท์มือถือ เน้ือหามีความสอดคล้องกับกลุ่มผู้เล่นเกมในเด็กและ Symposium on Computer Games and Digital Entertainment (SBGames), เยาวชน เพ่อื การปรบั พฤตกิ รรม เกมจงึ ไดอ้ อกแบบวธิ กี ารใหส้ ามารถเล่น Foz do Iguaçu, Brazil, 2018, pp. 21-2109. ได้ 4 คนพร้อมกันโดยตัวละครในเกมมี 4 ตัวเปรีบบเสมือนถังขยะ 4 [5] Romero M. (2016) Digital Game Design as a Complex Learning Activity ประเภทโดยแต่ละประเภทจะตอ้ งเก็บขยะท่แี ตกตา่ งกนั ซง่ึ ผเู้ ล่นจะเรยี นรู้ for Developing the 4Cs Skills: Communication, Collaboration, Creativity ระหว่างการเล่นโดยเลอื กเกบ็ ขยะทเ่ี หมาะสมกบั ตวั เองเพ่อื ทาคะแนน และ and Critical Thinking. In: De Gloria A., Veltkamp R. (eds) Games and เก็บขยะท่ไี ม่ใช่ของตนเองปาใส่ผเู้ ล่นตรงขา้ มให้ตรงกบั ประเภทของขยะ Learning Alliance. GALA 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol ซง่ึ จากการทดสอบแสดงใหเ้ หน็ ว่าผเู้ ล่นมกี ารเรยี นรู้ การควบคมุ การเล่นใน 9599. Springer, Cham. มมุ มองของการเลอื กประเภทขยะทส่ี อดคลอ้ งกบั ขยะได้ [6] K. Matsuo, Y. Ogata, K. Umezaki, E. Spaho and L. Barolli, \"Design and มกี ารจดั การทดสอบเกม โดยมกี ารนางานวจิ ยั น้ไี ปใชง้ านในกลุ่มผูเ้ ล่น Implementation of Waste Management Robots,\" 2012 26th International 260 คน ประกอบด้วย เป็นนักศึกษา ปี 1-4 ชนั้ ปีละ 20 คน และ เด็ก Conference on Advanced Information Networking and Applications ประถม 4-6 ปีละ 20 คน มธั ยม 1-6 อย่างละ 20คน แบง่ เป็นผชู้ าย 160 คน Workshops, Fukuoka, 2012, pp. 973-976. ผหู้ ญิง 100 คน ซง่ึ ผลทไ่ี ด้คอื ผเู้ ล่นรจู้ กั ประเภทขยะมากขน้ึ รอ้ ยละ 91.75 [7] S. Thakker and R. Narayanamoorthi, \"Smart and wireless waste management,\" 2015 International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS), Coimbatore, 2015, pp. 1-4. [8] P. Anitha et al., \"Smart Garbage Maintenance System Using Internet of Things,\" 2018 3rd International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES), Coimbatore, India, 2018, pp. 1084-1086. 241

การประชุมวิชาการระดบั ชาติดา้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ คร้ังท่ี 11 (NCIT2019) สื่อการเรียนร้เู กมจาลองสถานการณ์การเข้าช่วยเหลือผปู้ ระสบภยั ในถา้ Cave Rescue Simulated Game-Based Learning วงเดอื น พลอยงาม ทรงพล ร่นื สขุ อภเิ ชษฐ ดมุ คา Wongduen Phloingam Songpol Ruensuk Apichade Doomkum สาขาวชิ าเทคโนโลยเี ทคโนโลยมี ลั ตมิ เี ดยี สาขาวชิ าวศิ วกรรมเครอื ขา่ ยและความ สาขาวชิ าเทคโนโลยเี ทคโนโลยมี ลั ตมิ เี ดยี และแอนิเมชนั มนั ่ คงปลอดภยั และแอนิเมชนั คณะวทิ ยาการและเทคโนโลยสี ารสนเทศ คณะวทิ ยาการและเทคโนโลยสี ารสนเทศ คณะวทิ ยาการและเทคโนโลยสี ารสนเทศ มหาวทิ ยาลยั เทคโนโลยมี หานคร มหาวทิ ยาลยั เทคโนโลยมี หานคร, มหาวทิ ยาลยั เทคโนโลยมี หานคร กรงุ เทพมหานคร, ประเทศไทย กรงุ เทพมหานคร, ประเทศไทย กรงุ เทพมหานคร, ประเทศไทย Multimedia and Animation Technology Network Engineering and Security Multimedia and Animation Technology Faculty of Information Science and Faculty of Information Science and Faculty of Information Science and Technology, Technology, Technology, Mahanakorn University of Technology, Mahanakorn University of Technology, Mahanakorn University of Technology, Bangkok, Thailand. Bangkok, Thailand. Bangkok, Thailand. [email protected] [email protected] [email protected] บทคดั ย่อ — เกมเพื่อการเรียนรู้ ถกู ออกแบบมาเพ่ือให้ผ้เู ล่นเกม and 5 control groups, with variables that affect as follows: age, basic ได้รบั ความรู้ ด้วยการฝึ กปฏิบตั ิผ่านสถานการณ์จาลอง พร้อมทงั้ สร้าง knowledge, hobbies and limited time.This research was found that the ความสนุกให้กับผู้เล่มเกม งานวิจยั นี้จึงได้นาเสนอ “ส่ือการเรียนรู้เกม test group had an average score increased by 1.76 points, which was จาลองสถานการณ์การเข้าช่วยเหลือผปู้ ระสบภยั ในถา้ ” มีเนื้อหาอ้างอิงมา more than the control group at 0.48. Eager to learn for the test group is จากเหตุการณ์ผ้ปู ระสบภยั ติดถ้าหลวงเม่ือปี 2561 เกมเพ่ือการเรียนร้นู ี้ full of 45 minutes but for the control group is decreased after 30 minutes. มุ่งเน้ นสร้างการเรียนรู้ผ่านการจาลองสถานการณ์ ผู้เล่นต้องบริหาร ทรพั ยากรท่ีมีอยู่อย่างจากดั และเพื่อใช้ศึกษาผลการเรียนร้ขู องผ้เู ล่นเกม Keywords — Game-Based Learning, Simulation, Cave. โดยใช้กลุ่มตวั อย่างเป็ นนักศึกษาระดบั ปริญญาตรี คณะวิทยาการและ เทคโนโลยีสารสนเทศ จานวน 10 คน แบ่งเป็น 2 กล่มุ คือกล่มุ ทดลอง 5 คน 1. บทนา และกลุ่มควบคุม 5 คน โดยมีตวั แปรท่ีมีผลต่อการเรียนรู้ ดงั นี้ อายุ, พื้น จากเหตุการณ์ทม่ี ผี ปู้ ระสบภยั ตดิ อย่ภู ายในถ้าหลวงเมอ่ื เดอื นมถิ ุนายน ฐานความรู้, งานอดิเรก และระยะเวลาการเรียนรู้ และเม่ือนางานวิจยั นี้ พ.ศ. 2561 และจากข้อมูลในบทความ “ถอดบทเรียนถ้าหลวง รับมอื ทดสอบ พบว่ากลุ่มทดสอบมีผลคะแนนเฉล่ีย เพ่ิมขึ้น 1.76 คะแนน ซ่ึงมี ป้องกัน กู้ภยั ”[1] พบว่าประชาชนส่วนใหญ่ยังขาดความรู้ความเข้าใจ ค่าเฉลี่ยมากกว่ากลุ่มควบคุมอยู่ท่ี 0.48 คะแนน และพฤติกรรมของกลุ่ม เกย่ี วกบั ถ้า ทงั้ เร่อื งการเตรยี มตวั ขอ้ ควรปฏบิ ตั กิ ่อนเขา้ ไปสารวจถ้า ขอ้ ทดสอบมีความกระตือรือร้นเต็มเวลา 45 นาที ส่วนกลุ่มควบคมุ มีความ ควรปฏบิ ตั ิกรณีท่เี ขา้ ไปสารวจแล้วออกมาไม่ได้ การป้องกนั วิธกี ารให้ กระตือรอื ร้นในการเรียนร้ลู ดลง เม่ือเวลาผ่านไปเกิน 30 นาที ความช่วยเหลือ และขนั้ ตอนการกู้ภยั ทาให้มกี ารเผยแพร่ขอ้ มลู เท็จเป็น จานวนมากบนโลกโซเชยี ลตลอดระยะเวลาการกู้ภยั หรอื การหวงั พง่ึ ไสย คำสำคญั — เกมเพอื่ การเรียนร,ู้ จาลองสถานการณ์, ถา้ . ศาสตร์ สงิ่ ศกั ดเิ์ หนือธรรมชาติ เพยี งอย่างเดยี ว โดยไมส่ นใจกระบวนการ ขนั้ ตอนการทางานของทมี ชว่ ยเหลอื ABSTRACT — Games-Base Learning Is designed for gamers to จากปัญหาดงั กล่าว จงึ เป็นแรงกระตุ้นให้เกดิ ผลงานวจิ ยั น้ี “ส่อื การ gain knowledge by practicing through creating fun simulations. This เรยี นรู้เกมจาลองสถานการณ์การเข้าช่วยเหลือผู้ประสบภยั ในถ้า” โดย research was presented \"Cave Rescue Simulated Game-Based ประยุกต์เน้ือหาความรู้และทฤษฏีการเรียนรู้[7][8] เพ่ือถ่ายทอดข้อมูล Learning\" is inspire by true stories in June 2018, Thailand. This game เก่ียวกับการเตรียมตัว ข้อควรปฏิบัติเม่ือเข้าสารวจถ้า การให้ความ focus on creating learning through simulation, players must manage ช่วยเหลอื ในรูปแบบการจาลองสถานการณ์ต่าง ๆ ภายในถ้า ซง่ึ ผเู้ ล่นจะ resources that are limited. And to study the game's learning results by ไดร้ บั บทบาทเป็นหน่งึ ในสมาชกิ ทมี นกั ทาลายใตน้ ้า ทร่ี บั มอบหมายภารกจิ using a sample group of undergraduate students faculty of information ช่วยเดก็ ทต่ี ดิ อยใู่ นถ้า และตอ้ งฝ่าฟันอุปสรรคกบั สถานการณ์จาลองต่าง ๆ science and technology, 10 persons, divided into 2 groups, 5 test groups 242

การประชมุ วชิ าการระดบั ชาติด้านเทคโนโลยสี ารสนเทศ ครงั้ ท่ี 11 (NCIT2019) เช่น สภาพอากาศ ภูมปิ ระเทศ น้าทท่ี ่วมอยู่ภายในถ้า นอกจากน้ียงั ต้อง อ่าน4) ผเู้ รยี นมคี วามเขา้ ใจเชงิ ลกึ ไดข้ อ้ สรุปจากประสบการณ์การเรยี นรู้ คอยบรหิ ารจดั การทรพั ยากรของตนเองท่มี อี ย่อู ย่างจากดั ได้แก่ อาหาร, ัฟงด้วยตนเอง และสร้างแรงบนั ดาลใจในการเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง น้า, อ๊อกซเิ จนในถงั ไม่ใหห้ มด เพราะหากสงิ่ หน่ึงสงิ่ ใดหมด จะมผี ลต่อคา่ เ ็หน(Conclusion) พลงั ชวี ติ ของผู้เล่นเอง และทาให้ผู้เล่นตายได้ อกี ทงั้ ผู้เล่นต้องทาภารกจิ ฟังและเ ็หน แขง่ กบั เวลา เพอ่ื เขา้ ไปชว่ ยเดก็ ทต่ี ดิ อยใู่ นถ้าใหอ้ อกมาไดท้ นั และปลอดภยั พูด5) ผเู้ รยี นสามารถนาความรคู้ วามเขา้ ใจไปต่อยอดหรอื ประยุกตใ์ ชไ้ ด้ พูดและทา(Apply) งานวจิ ยั น้ี ผจู้ ดั ทาไดก้ าหนดวตั ถุประสงค์ ไวด้ งั น้ี 1) เพ่อื ศกึ ษาผลการเรยี นรูข้ องผเู้ ล่นเกมของกลุ่มทดสอบและกลุ่ม 2.3 ความสามารถในการจดจาของรปู แบบการเรยี นรแู้ ต่ละแบบ ควบคมุ 90 2) เพ่ือการสร้างการเรียนรู้ผ่านการจาลองสถานการณ์ สร้าง 70 ประสบการณ์ใหก้ บั ผเู้ ล่นเกม ทกั ษะในการแกไ้ ขปัญหา และการ บรหิ ารจดั การทรพั ยากรทม่ี อี ยอู่ ย่างจากดั 50 3) เพอ่ื ทดสอบรปู แบบสอ่ื การเรยี นรวู้ า่ เหมาะสมกบั เน้อื หาหรอื ไม่ 30 2. ทฤษฎที เ่ี กย่ี วขอ้ งและแนวคดิ 20 2.1 ประเภทของการเรยี นรู้ 10 1) การเรยี นรโู้ ดยการจา – ผเู้ รยี นจะตอ้ งเกบ็ เน้อื หาจากสงิ่ ทต่ี อ้ งการ รปู ท่ี 1. กราฟแสดงรอ้ ยละของความสามารถในการจดั จาของคน [5] เรยี นใหไ้ ดม้ ากท่สี ุด แต่มขี อ้ เสยี คอื ผูเ้ รยี นจะไม่เน้นเร่อื งการนา ความรู้ไปประยุกต์ใชก้ บั สถานการณ์ต่าง ๆ ได้ ทาใหผ้ ู้เรยี นขาด 2.4 เกมเพอื่ การเรยี นรู้ (Game-Based Learning) ความคดิ รเิ รม่ิ สรา้ งสรรค์ เกมเพ่อื การเรียนรู้ หรอื การเรยี นรู้ผ่านเกม เป็นส่อื การเรียนรู้ทถ่ี ูก 2) การเรยี นรโู้ ดยการเลยี นแบบ – ผเู้ รยี นพยายามลอกเลยี นหรอื ทา ออกแบบมาเพ่ือให้ความรู้และสร้างความสนุกไปพร้อม ๆ กนั มีการ ตามต้นแบบท่ีเห็นว่าเป็ นประโยชน์ต่อตนเอง หากผู้เรียนได้ สอดแทรกเน้ือหาสาระไวใ้ นเกม ใหผ้ เู้ รยี นรลู้ งมอื เล่นและฝึกปฏบิ ตั ใิ นการ ตน้ แบบทด่ี จี ะไดผ้ ลดกี บั ตวั เอง แต่เน่อื งจากคนเรามคี วามแตกต่าง เรยี นรดู้ ว้ ยตนเอง เกมมกั สรา้ งสถานการณ์จาลองเพอ่ื ดงึ ดดู ความสนใจของ กนั ซง่ึ ผเู้ ลยี นแบบอาจจะไดผ้ ลการเรยี นรไู้ มเ่ ท่ากบั ตน้ แบบ ผเู้ รยี น สรา้ งความรสู้ กึ ทา้ ทายต่อผเู้ ล่น ช่วยลดความเบ่อื หน่ายทจ่ี ะเรยี นรู้ ดงั นนั้ เกมประเภทน้ี ถอื เป็นรูปแบบ e-Learning อกี ประเภทหน่ึง ทท่ี าให้ 3) การเรยี นรู้โดยการหยงั่ รู้ – ผูเ้ รยี นจะมองเห็นความสมั พนั ธ์ของ ผู้เรยี นได้มสี ่วนร่วมในบทเรยี น แต่ผู้ออกแบบเน้ือหาเกมเพ่อื การเรยี นรู้ องคค์ วามรยู้ ่อย ๆ แลว้ มาเช่อื มโยงกนั ทาใหเ้ หน็ ภาพรวมทงั้ หมด ตอ้ งคานึงถงึ เน้อื หาทส่ี อดคลอ้ งและเหมาะสมกบั จดุ ประสงคก์ ารเรยี นรู้ หรอื โดยมี 3 ขนั้ ตอน ดงั น้ี 1. ผเู้ รยี นมองเหน็ ต่อส่วนรวมทงั้ หมดก่อน เป้าหมายของการเรยี นรนู้ นั้ ๆ และทส่ี าคญั ผอู้ อกแบบตอ้ งไมล่ มื ว่าเน้อื หา 2. ผเ้ รยี นแยกแยะองค์ความรู้ เพอ่ื พจิ ารณาความสมั พนั ธ์ขององค์ ดงั กล่าวน้ีถูกนามาพฒั นาเป็นเกม ยงั ต้องคงไวซ้ ง่ึ ความสนุก ความบนั เทงิ ความรยู้ ่อยนนั้ ๆ และ 3. ผเู้ รยี นเกดิ ความเขา้ ใจองค์ความรอู้ ย่าง ความทา้ ทาย เงอ่ื นไขและอุปสรรคต่าง ๆ [9] แจ่มแจง้ หรอื เกดิ การหยงั่ รู้ 2.5 การออกแบบเกมการเรยี นรใู้ หม้ ปี ระสทิ ธภิ าพ 4) การเรยี นรแู้ บบลองผดิ ลองถูก – ผเู้ รยี นใชท้ างเลอื กหลาย ๆ ทาง ผอู้ อกแบบเกมจะตอ้ งสอดแทรกแบบทดสอบใหผ้ เู้ ลน่ ไดท้ ดลองทา และ เพ่อื แกป้ ัญหาหรอื สถานการณ์ท่เี กดิ ขน้ึ ดว้ ยตนเอง โดยทางเลอื ก ขอ้ มลู ทจ่ี าเป็น เพอ่ื สนับสนุนใหผ้ เู้ กดิ ความอยากรู้ และสรา้ งแรงบนั ดาลใจ ในการแกป้ ัญหาจะไมใ่ ชห้ ลกั เกณฑห์ รอื เหตุผลมาประกอบ ให้ผู้เล่นเกิดการเรียนรู้ด้วยตนเอง หลังจากนัน้ ผู้เล่นจะได้เรียนรู้จาก ประสบการณ์ขอ้ ผดิ พลาด ซง่ึ จะช่วยใหผ้ เู้ ล่นเกดิ การจดจาและระมดั ระวงั 5) การเรยี นรโู้ ดยการสรา้ งมโนคตหิ รอื ความคดิ รวบยอด – เกดิ จาก ไมใ่ หท้ าพลาดซ้า และทส่ี าคญั ตอ้ งเน้นใหผ้ เู้ ล่นสนุกไปกบั เกม กระตุน้ ใหผ้ ู้ ผู้เรียนมองเห็นลักษณะรวมของสิ่งนั้นก่อน แล้วพิจาร ณา เลน่ มคี วามสนใจ ใหผ้ เู้ ล่นรสู้ กึ วา่ เล่นเกมไมใ่ ชก่ ารเรยี น [7] ลกั ษณะเฉพาะต่อไป [3][4] 2.6 ขอ้ ควรปฏบิ ตั ิ ก่อนเขา้ ไปสารวจถ้า 2.2 กระบวนการทที่ าใหผ้ เู้ รยี นเกดิ การเรยี นรู้ 1) แจง้ เจา้ หน้าท่ี – ก่อนจะเดนิ ทางเขา้ ไปสารวจป่ าหรอื ถ้า ควรแจง้ การเรียนรู้จะเกิดข้นึ เม่อื ผูเ้ รยี นได้ฝึกฝน ทดลอง และพยายยามหา เจ้าหน้าท่ีท่ีดูแลสถานท่ีหรอื อุทยานก่อน เพ่ือในกรณีท่เี ขานับ จานวนนักท่องเทย่ี วไว้ แล้วปรากฏว่าเราหายไป เจา้ หน้าทจ่ี ะได้ ความรดู้ ว้ ยตนเอง ดงั นนั้ สอ่ื การเรยี นรทู้ ด่ี ี จะตอ้ งมจี ดุ ดงึ ดดู ใหผ้ เู้ รยี นสนใจ เรมิ่ ดาเนนิ การคน้ หาไดอ้ ย่างรวดเรว็ และส่งเสริมให้ผู้เรียนเรียนรูด้ ้วยตนเองเป็นหลกั เพราะจะทาให้ผู้เรยี น เขา้ ใจและจดจาไดด้ กี ว่า โดยกระบวนการทท่ี าใหผ้ เู้ รยี นเกดิ การเรยี นรู้ดว้ ย 2) เตรยี มความพรอ้ มของตวั เอง – โดยเตรยี มอุปกรณ์และของใชท้ ่ี ตนเอง มขี นั้ ตอนดงั น้ี [3] จาเป็ น เช่น อาหาร น้ าด่ืม เชือก อุปกรณ์ปฐมพยาบาล แหล่งกาเนิดแสงไม่ว่าจะเทยี นหรอื ไฟฉาย และควรหาความรมู้ า 1) การทาใหผ้ เู้ รยี นสนใจ หาวธิ จี งู ใจใหก้ บั ผเู้ รยี น (Attention) กอ่ นทจ่ี ะสารวจสถานทน่ี นั้ ๆ เพอ่ื เวลาทเ่ี กดิ สถานการณ์ฉุกเฉินจะ 2) ใหข้ อ้ มลู ทจ่ี าเป็น ไมใ่ หข้ อ้ มลู ทงั้ หมด หรอื ใหข้ อ้ มลู นอ้ ยเกนิ กวา่ จะ เขา้ ใจได้ ขนั้ ตอนน้จี ะสนบั สนุนใหผ้ เู้ รยี นคน้ หาความรเู้ พม่ิ เตมิ ดว้ ย ตนเอง (Information) 3) ผเู้ รยี นเกดิ ความอยากรู้ และเรม่ิ ต่อเตมิ ความคดิ ของตนเอง (Processing) 243

การประชุมวิชาการระดบั ชาติด้านเทคโนโลยสี ารสนเทศ ครัง้ ที่ 11 (NCIT2019) ได้สามารถเอาตวั รอดได้ เช่น วธิ ีเอาชวี ติ รอด วธิ ีปฐมพยาบาล เพ่อื ใช้ดารงชพี ในการช่วยเหลอื ผปู้ ระสบภยั ในถ้าให้กลบั ออกมาไดอ้ ย่าง เบอ้ื งตน้ วธิ หี าน้าหาอาหาร เป็นตน้ ปลอดภยั 2.7 ขอ้ ควรปฏบิ ตั ิ กรณที เี่ ขา้ ไปสารวจแลว้ ออกมาไมไ่ ด้ 1) มสี ติ และรวมกลุม่ – พยายามรวบรวมสติ ลาดบั การแกไ้ ขปัญหาที 3.2 ออกแบบเงอื่ นไขของระบบเกม ละขนั้ ตอน หากมาเป็นกลุ่ม อยา่ แตกกลุ่ม หรอื อยา่ เดนิ สะเปะสะปะ 1) ระบบจาลองเวลา อตั ราส่วนคอื 60 นาทใี นเกม เท่ากบั 1 นาทใี น เพราะโอกาสพลดั หลงจากกนั มสี ูง และจะทาใหก้ ารคน้ หายากข้นึ โลกจรงิ ดงั นัน้ กลางวนั เท่ากบั 12 นาที และกลางคนื เท่ากบั 12 กวา่ เดมิ นาที 2) อดอาหารได้ แต่หา้ มอดน้า – ศาสตรจารย์ด้านชวี วทิ ยา แรนดลั 2) ระบบจาลองเหตุการณ์ เค. แพคเกอร์ กล่าวว่า ขดี จากดั สูงสุดของคนสามารถอดน้าได้ ประมาณ 7 วัน หรือเพียง 3-4 วัน ข้ึนอยู่สภาพร่างกายและ  เหตุการณ์ฝนตกหรอื ฝนไมต่ ก เมอ่ื ระบบสมุ่ ทกุ ๆ 3 นาที สภาพแวดลอ้ มทอ่ี าศยั อยู่ แต่ความสามารถในการอดอาหารของ  เหตุการณ์เครอ่ื งสบู น้า เครอ่ื งสบู น้าจะทางานทุก ๆ 5 นาที คนมากกวา่ 7 วนั หรอื ประมาณ 4 สปั ดาห์ ดงั นนั้ หากยงั มนี ้าในถ้า  เหตุการณ์น้าเพม่ิ ในถ้า เมอ่ื มเี หตุการณ์ฝนตก และเมอ่ื ครบ ใหด้ ม่ื จะสามารถยดื เวลาการมชี วี ติ อย่ไู ด้ และหากมคี วามจาเป็น สามารถด่ืมน้าปัสสาวะได้ เน่ืองจากน้าปัสสาวะเกิดจากสาร 20 วนิ าที น้าจะเพม่ิ เตม็ ถ้า บางอย่าง เช่น โซเดยี มคลอไรด์ อเิ ลก็ โทรไลต์ ทเ่ี กนิ ความจาเป็น ในรา่ งกายทข่ี บั ออกมา จงึ ไมใ่ ช่ของเสยี  เหตุการณ์น้าลดในถ้า เมอ่ื ไมม่ เี หตุการณ์ฝนตกและเป็นเวลา 3) หาแหล่งน้าสะอาด – อาจจะหาจากลาธาร น้าคา้ งจากพชื น้าคา้ ง กลางวนั หรอื มเี หตุการณ์เคร่อื งสูบน้าทางาน และเม่อื ครบ จากหินย้อย ซ่ึงเป็นน้าท่ีเกิดจากการกลนั่ ตัวตามธรรมชาติจงึ 30 วนิ าที น้าจะลดหมดถ้า สามารถดม่ื กนิ ได้ 4) สรา้ งความอบอุ่น – ในถ้ามคี วามชน้ื สงู และเวลากลางคนื อุณหภมู ิ  เหตุการณ์น้าในถ้าคงท่ี เม่อื ไม่มเี หตุการณ์ฝนตกและเป็น จะลดต่าลง สง่ ผลใหร้ ่างกายเยน็ เสย่ี งต่อการเป็นไข้ และปอดบวม เวลากลางคนื ดงั นนั้ พยายามทาใหร้ ่างกายแหง้ ไว้ หากเครอ่ื งแต่งกายเปียก ควร ผง่ึ ใหแ้ หง้ หรอื ก่อกองไฟเพ่อื เพมิ่ ความอบรม แต่ต้องระมดั ระวงั  เหตุการณ์ดนิ เปล่ยี นเป็นโคลน เมอ่ื มเี หตุการณ์น้าลดในถ้า เพราะบางพ้นื ทใ่ี นถ้ามอี อกซเิ จนน้อย หากก่อกองไฟจะเป็นการ และอยใู่ นช่วงเวลา 0 – 2 นาที เผาไหมอ้ อกซเิ จน สง่ ผลใหข้ าดอากาศหายใจได้ 5) ถา้ ไมม่ ไี ฟ ใหค้ ลานต่า – หากแหลง่ กาเนดิ ไฟทพ่ี กมาหมด หรอื ไม่  เหตุการณ์โคลนเปลย่ี นเป็นดนิ เมอ่ื ระบบมเี หตุการณ์น้าลดใน มแี หล่งกาเนิดไฟแลว้ แนะนาใหใ้ ชว้ ธิ คี ลานต่า เคลอ่ื นทช่ี า้ จะชว่ ย ถ้า และอยใู่ นชว่ งเวลามากกวา่ 2 นาที ลดอนั ตรายทจ่ี ะเกดิ ขน้ึ ในถ้าได้ 6) ทาสญั ลกั ษณ์ – ระหวา่ งการสารวจควรทาสญั ลกั ษณ์ไว้ เพอ่ื ใหก้ าร 3) ระบบทรพั ยากรและอุปกรณ์สาหรบั การเดนิ ทางในถ้า เมอ่ื เรม่ิ เกม เดินทางย้อนกลับออกมาได้ง่าย หรือเป็ นการท้ิงร่องรอยให้ ผูเ้ ล่นจะได้รบั ทรพั ยากร ไดแ้ ก่ ขนมปัง 5 ช้นิ น้าด่มื 5 ขวด ถงั เจา้ หน้าทท่ี จ่ี ะเขา้ มาชว่ ยเหลอื สงั เกตุไดง้ า่ ยขน้ึ อ๊อกซิเจน 5 ถงั ไฟฉายพร้อมถ่าน 5 กอ้ น แท่งเรอื งแสง 5 แท่ง 7) ส่งสัญญาณขอความช่วยเหลือ – หากโทรศัพท์มีสญั ญาณให้ และพลวั่ 1 ด้าม ซ่ึงสามารถใช้งานได้ไม่จากดั ครงั้ นอกจากน้ี พยายามใช้โทรศพั ท์ตดิ ต่อขอความช่วยเหลอื แต่หากแบตเตอร่ี ระหว่างทาง เมอ่ื ผเู้ ล่นถงึ จุดหน้าผาสงู ระบบจะมเี ชอื กใหผ้ เู้ ลน่ ปีน หมด พยายามอยู่กบั ท่ี รอความช่วยเหลอื หรอื หากเจอบรเิ วณท่ี ขน้ึ ทส่ี งู เป็นโพรง สามารถส่งสญั ญาณควนั ออกมาได้ 8) พยายามหาทางออก – โดยปกติการหาทางออกในถ้ามกั ดูจาก 4) ระบบจดั การทรพั ยากร ผู้เล่นต้องบรหิ ารจดั การทรพั ยากรทม่ี อี ยู่ ทศิ ทางลม คอื ลองจุดเทยี น ไมข้ ดี แลว้ ดูว่าเปลวไปถูกพดั ไปทาง อย่างจากดั ไดแ้ ก่ อาหาร, น้า, อ๊อกซเิ จนในถงั ไม่ใหห้ มด หากสงิ่ ไหน ทางทม่ี ลี มผ่านมามกั เป็นทางออก แต่ขอ้ ควรระวงั คอื แมก้ าร หน่ึงสงิ่ ใดหมด จะมผี ลต่อค่าพลงั ชวี ติ ของผูเ้ ล่น และทาใหผ้ ู้เล่น พยายามทางทางออกดว้ ยตวั เองจะถอื เป็นทางแกป้ ัญหาอย่างหน่ึง ตายได้ แต่สาหรบั ผทู้ ไ่ี ม่ไดเ้ ชย่ี วชาญการเดนิ ถ้า ควรหาทป่ี ลอดภยั แลว้ รอ ความช่วยเหลอื ดกี ว่า เพราะอาจทาใหเ้ ดนิ หลงไปไกลกว่าเดมิ [2] 5) ผเู้ ลน่ ตอ้ งทาภาระกจิ แขง่ กบั เวลา เพอ่ื เขา้ ไปช่วยเดก็ ทต่ี ดิ อยู่ในถ้า ใหอ้ อกมาอย่างปลอดภยั 3. การออกแบบระบบเกม 3.1 ภาพรวมของเกม 6) ระบบของผเู้ ล่น เป็นเกมจาลองสถานการณ์ ผเู้ ล่นตอ้ งเขา้ ไปชว่ ยเหลอื ผปู้ ระสบภยั ทต่ี ดิ  สามารถควบคุมการเคล่อื นทไ่ี ด้ เดนิ ซ้าย ขวา กระโดด ปีน อย่ภู ายในถ้าแหง่ หน่งึ โดยทผ่ี เู้ ลน่ จะตอ้ งจดั สรรทรพั ยากรทม่ี อี ยู่อยา่ งจากดั เชอื ก หมอบ วา่ ยน้า ดาน้า  สามารถจดั การทรพั ยากรได้ เก็บทรพั ยากรใส่กระเป๋ าได้ เปิด-ปิด ไฟฉายได้  สามารถแบ่งทรพั ยากรอาหารและน้าดม่ื ใหเ้ ดก็ ตดิ ถ้าได้  สามารถกดตงั้ แคมป์ ไดเ้ พอ่ื วางจุดเชค็ พอยท์ได้  ค่าพลังชีวิตแปรผันตามค่าความหิวอาหาร น้าด่ืม และ อ๊อกซเิ จน  ผเู้ ล่นสามารถกดใชท้ รพั ยากร เพอ่ื ลดค่าความหวิ อาหาร-น้า ดม่ื และค่าอ๊อกซเิ จน 244

การประชุมวชิ าการระดบั ชาตดิ ้านเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งที่ 11 (NCIT2019)  ค่าความหวิ อาหาร น้าดม่ื แปรผนั ตามเวลาทผ่ี เู้ ลน่ ทาภารกจิ 2) ออกแบบการควบคมุ และความสามารถของตวั ละคร ในเกม รปู ท่ี 4. การควบคุมตวั ละคร  ค่าอ๊อกซเิ จน จะแปรผนั เมอ่ื ผเู้ ลน่ อย่ใู นเหตุการณ์น้าทว่ ม 3) ออกแบบแผนทภ่ี ายในถ้า 7) ระบบของเดก็ ตดิ ถ้า การออกแบบแผนท่ีภายในถ้า เป็นการออกแบบให้สอดคล้องกับ ลกั ษณะถ้าจรงิ ๆ คอื มโี พรงลกึ อยใู่ นพน้ื ทข่ี องภเู ขา โดยมกี ารผสมกนั ของ  สามารถเดนิ ตามผเู้ ลน่ ทเ่ี ขา้ มาชว่ ยได้ ประเภทถ้าต่าง ๆ ได้แก่ ถ้าแนวนอน มีลักษณะทอดยาวลึก ถ้าชนั้ มี  คา่ พลงั ชวี ติ แปรผนั ตามเวลาทผ่ี เู้ ล่นทาภารกจิ ในเกม ลกั ษณะแบ่งเป็นหลาย ๆ ชนั้ ถ้าแนวตงั้ มลี กั ษณะเป็นแนวตงั้ ทอดลกึ ลงไป 8) เงอ่ื นไขการจบเกม มี 2 กรณี ในดนิ และถ้าแนวลาด มลี กั ษณะลาดชนั ไมข่ นานหรอื ตงั้ ฉากกบั พน้ื  กรณีทาภารกจิ สาเร็จ : เม่อื ผู้เล่นสามารถพาเดก็ ตดิ ถ้าออก มาถึงปากถ้าได้ทนั โดยค่าพลังชีวิตของเด็กติดถ้าเหลือ มากกว่า 0 และค่าพลงั ชวี ติ ของผเู้ ลน่ เหลอื มากกวา่ 0  กรณที าภารกจิ ลม้ เหลว : เมอ่ื ผเู้ ล่นไม่สามารถพาเดก็ ติดถ้า ออกมาถงึ ปากถ้าไดท้ นั ก่อนค่าพลงั ชวี ติ ของเดก็ ตดิ ถ้าเหลอื น้อยกวา่ 0 หรอื คา่ พลงั ชวี ติ ของผเู้ ล่นเหลอื น้อยกวา่ 0 3.3 ออกแบบลาดบั การไหลของหน้าจอ (Screen Flow) รปู ท่ี 2. ลาดบั การไหลของหน้าจอ รปู ท่ี 5. แผนทภ่ี ายในถ้า 4) ออกแบบฉากจาลองเหตุการณ์ต่าง ๆ 3.4 ผลของการออกแบบ 1) การออกแบบตวั ละคร รปู ท่ี 3. ตวั ละครภายในเกม รปู ท่ี 6. ฉากจาลองเหตุการณ์ก่อนเขา้ ถ้า รปู ท่ี 7. ฉากจาลองสถานการต์ ่าง ๆ 245

การประชมุ วิชาการระดบั ชาติดา้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ ครง้ั ที่ 11 (NCIT2019) 4.1 การแบ่งกล่มุ ตวั อย่าง ตารางท่ี 1. แสดงการแบ่งกลมุ่ ของผเู้ รยี นทงั้ 2 กลุ่ม รหสั กลุม่ ทดสอบ รหสั กลุม่ ควบคมุ กลุม่ รปู แบบ กลุม่ รปู แบบ 1 2 อายุ การ อายุ การ ดารงชวี ติ ดารงชวี ติ 11 19 เล่นเกม 21 19 เลน่ เกม 12 20 ชอ้ ปป้ิง 22 19 เลน่ เกม 13 19 ทอ่ งเทย่ี ว 23 20 วาดรปู รปู ท่ี 8. ฉากจาลองเหตุการณ์ใชพ้ ลวั่ ขดุ ดนิ ทข่ี วางออก 14 19 เล่นเกม 24 20 ทอ่ งเทย่ี ว 15 21 เลน่ เกม 25 19 โซเชยี ล รปู ท่ี 10. ฉากจาลองเหตุการณ์ตงั้ แคมป์ 5. ผลการทดสอบ 5) ออกแบบทรพั ยากรและอุปกรณ์สาหรบั การเดนิ ทางในถ้า 5.1 ทดสอบความรพู้ น้ื ฐานกอ่ นการเรยี น 1) กราฟเปรยี บเทยี บค่าเฉล่ยี การตอบคาถามของกลุ่มทดสอบและ กลุ่มควบคุม จะเหน็ ไดว้ ่าทงั้ 2 กลุ่มทจ่ี ะนามาใชท้ ดสอบมคี วามรู้ พน้ื ฐานทใ่ี กลเ้ คยี งกนั 2.5 2 1.5 1 0.5 0 ขอ้ ท่ี 1 ขอ้ ที่ 2 ขอ้ ที่ 3 ข้อท่ี 4 ข้อท่ี 5 กลุ่มทดสอบ กล่มุ ควบคุม รปู ท่ี 14. กราฟแสดงขอ้ มลู เปรยี บเทยี บคะแนนตอบคาถามก่อนการเรยี น รปู ท่ี 12. แสดงสถานะของทรพั ยากรของผเู้ ล่น ตารางท่ี 2. แสดงรายละเอยี ดค่าเฉลย่ี (X) และคา่ เบย่ี งเบนมาตรฐาน (S.D.) รปู ท่ี 13. ทรพั ยากรและอุปกรณ์สาหรบั การเดนิ ทางในถ้า ของกล่มุ ทดสอบและกลมุ่ ควบคมุ เพอ่ื แสดงใหเ้ หน็ รายละเอยี ดในการ 4. ขอบเขตในการวจิ ยั เปรยี บเทยี บขอ้ มลู ทงั้ 2 กลมุ่ ในการศกึ ษาผลทดสอบส่อื การเรยี นรูแ้ บบ Game-Base Learning น้ี มุ่งเน้นเร่ืองการสร้างการเรียนรู้ผ่านการจาลองสถานการณ์ สร้าง คา่ เฉลย่ี คะแนนตอบคาถาม ประสบการณ์ใหก้ บั ผูเ้ ล่นเกม ทกั ษะในการแก้ไขปัญหา และการบรหิ าร จดั การทรพั ยากรท่มี อี ยู่อย่างจากดั และเพ่อื ทดสอบความเหมาะสมของ คาถาม X̄ S.D. รูปแบบการนาเสนอการเรยี นรูน้ ้ี โดยใช้กลุ่มตวั อย่างเป็นนักศกึ ษาระดบั ปรญิ ญาตรี คณะวทิ ยาการและเทคโนโลยสี ารสนเทศ จานวน 10 คน และ กลมุ่ 1 กลุ่ม 2 กลมุ่ 1 กลุม่ 2 แบ่งเป็น 2 กลุ่ม คอื กลุ่มทดสอบ 5 คน และกลุ่มควบคุม 5 คน โดยมตี วั แปรท่ีมผี ลต่อการเรียนรู้ ดงั น้ี อายุ, พ้ืนฐานความรู้, งานอดิเรก และ 1 0.8 0.8 0.45 0.45 ระยะเวลาการเรยี นรเู้ ท่ากนั ท่ี 45 นาท[ี 10] 2 2.2 2.0 0.71 0.71 3 0.8 0.8 0.0 0.45 4 2 1.6 0.55 0.55 5 1.2 1.2 0.45 0.45 รวม 1.4 1.32 0.24 0.27 ต่าง 0.12 0.18 5.2 ทดสอบความรหู้ ลงั การเรยี น 1) กราฟเปรยี บเทยี บค่าเฉลย่ี คะแนนตอบคาถามของกลมุ่ ทดสอบและ กลุ่มควบคุม จะเห็นได้ว่ากลุ่มทดสอบสามารถตอบคาถามได้ ถูกตอ้ งมากกว่ากลมุ่ ควบคมุ 246

การประชุมวชิ าการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งท่ี 11 (NCIT2019) 5 ก่อนเรยี นเท่ากบั 1.32 คะแนน และผลคะแนนเฉลย่ี หลงั เรยี นเท่ากบั 2.6 เพม่ิ ขน้ึ เพยี ง 1.28 คะแนน อย่างไรก็ตาม คะแนนทงั้ 2 กลุ่ม อาจมคี วาม 0 แตกต่างกนั ไมม่ าก หรอื แค่ 0.48 คะแนน แต่กลุม่ ทดสอบมคี วามสนใจท่จี ะ ขอ้ ท่ี 1 ขอ้ ท่ี 2 ขอ้ ที่ 3 ขอ้ ที่ 4 ขอ้ ที่ 5 เรียนรู้ด้วยตนเองมากกว่ากลุ่มควบคุม โดยดูจากพฤติกรรมของกลุ่ม ทดสอบท่เี รยี นรู้เต็มเวลา 45 นาที และยงั มคี วามต้องการท่จี ะใชส้ ่อื การ กลมุ่ ทดสอบ กลมุ่ ควบคมุ เรยี นรูน้ ้ีต่อ ส่วนกลุ่มควบคุมมคี วามกระตอื รอื ร้นในการเรยี นรลู้ ดลง เม่อื เวลาผ่านไปเกนิ 30 นาที ดงั นนั้ ผลการทดสอบของงานวจิ ยั ชน้ิ น้ี สรุปได้ รปู ท่ี 15. กราฟแสดงขอ้ มลู เปรยี บเทยี บคะแนนตอบคาถามหลงั การเรยี น ว่ากลุ่มทดสอบมผี ลคะแนนเฉลย่ี ก่อนเรยี นและหลงั เรยี น เพมิ่ ข้นึ สูงกว่า กลุ่มควบคุม เท่ากบั 0.48 คะแนน มรี ูปแบบส่อื การเรียนรู้เหมาะสมกบั ตารางท่ี 3. แสดงค่าเฉลย่ี (X) และค่าเบย่ี งเบนมาตรฐาน (S.D.) เน้ือหา โดยดูคะแนนในหวั ขอ้ การสรา้ งประสบการณ์ การบรหิ ารจดั การ ทรพั ยากร และความสมั พนั ธข์ องทรพั ยากรทม่ี คี ่าเพมิ่ ขน้ึ สงู กว่าขอ้ อ่นื ๆ ของกลุ่มทดสอบและกลุ่มควบคุม เพอ่ื แสดงใหเ้ หน็ รายละเอยี ดในการ กิตติกรรมประกาศ เปรยี บเทยี บขอ้ มลู ทงั้ 2 กลุ่ม ขอขอบคุณ นายนนั ทกร ชยางกรู นกั ศกึ ษาสาขาเทคโนโลยมี ลั ตมิ เี ดยี และแอนิเมชนั คณะวทิ ยาการและเทคโนโลยสี ารสนเทศ มหาวิทยาลยั คา่ เฉลย่ี คะแนนตอบคาถาม เทคโนโลยมี หานคร ผพู้ ฒั นาสอ่ื การเรยี นรเู้ กมจาลองสถานการณ์การเขา้ ชว่ ยเหลอื ผปู้ ระสบภยั ในถ้า และอาจารยส์ ทิ ธกิ าร ดพี รอ้ ม ผดู้ แู ลในส่วนการ คาถาม X̄ S.D. พฒั นาสอ่ื ดงั กลา่ ว กลุม่ 1 กลุ่ม 2 กลุ่ม 1 กลมุ่ 2 เอกสารอ้างอิง [1] โพสตท์ เู ดย.์ (กรกฎาคม 2561), “ถอดบทเรยี นถ้าหลวง รบั มอื ป้องกนั กภู้ ยั ” 1 1.6 1.4 0.55 0.55 [Online], Available: www.posttoday.com/politic/report/556877. 2 4.6 3.4 0.55 1.14 [Accessed: 20 สงิ หาคม 2561]. [2] PPTV Online. (กรกฎาคม 2561), “10 วธิ กี ารเอาชวี ติ รอดในการเดนิ ป่า-ถ้า” 3 1.6 1.8 0.55 0.45 [Online], Available: https://www.pptvhd36.com/news/ประเดน็ รอ้ น/83979. [Accessed: 20 สงิ หาคม 2561]. 4 3.8 2.8 0.45 0.84 [3] สกุล สุขศิริ, “ผลสมั ฤทธขิ ์ องส่ือการเรยี นรู้แบบ Game Based Learning”, สารนิพนธ์ วท.บ. (การพัฒนาทรพั ยากรมนุษย์และองค์การ), สถาบัน 5 4.2 3.6 0.84 0.55 บณั ฑติ พฒั นบรหิ ารศาสตร,์ กรงุ เทพฯ, 2550. [4] รศ.สมชาย รตั นทองคา (ธนั วาคม 2556), “ทฤษฎีการเรียนรู้ของนักการ รวม 3.16 2.6 0.26 0.49 ศึกษา ท่ีนามาใช้พัฒนาด้านการเรียนการสอน ”, Online], Available: http://oknation.nationtv.tv/blog/Apinya0936/2013/12/24/entry-2. ตา่ ง 0.56 0.23 [Accessed: 12 มถิ ุนายน 2562]. [5] Stewart, D. K. (1969). A learning-systems concept as applied to courses 2) กราฟเปรียบเทียบผลคะแนนก่อนเรยี นและหลงั เรียนของกลุ่ม in education and training. In R. V. Wiman and W. C. Meierhenry (Eds.) ทดสอบและกลุ่มควบคุม จะเหน็ ไดว้ ่ากลุ่มทดสอบมคี ่าความต่างของผล Educational media: Theory into practice. Columbus, OH: Merrill คะแนนก่อนเรยี นและหลงั เรยี นเท่ากบั 1.76 คะแนน และกลุ่มควบคุมมคี ่า [6] R. E. Mayer, P. Mautone, W. Prothero, \"Pictorial aids for learning by ความต่างเท่ากบั 1.28 หรอื เปรยี บเทยี บค่าเฉลย่ี การเรยี นรขู้ องทงั้ 2 กลุ่ม doing in a multimedia geology simulation game\", Journal of Educational ต่างกนั ท่ี 0.48 คะแนน Psychology, vol. 94, no. 1, pp. 171, 2002. [7] M. Eskelinen, \"The gaming situation\", Game studies, vol. 1, no. 1, pp. 4 2.6 68, 2001. 3.16 [8] D. Druckman, \"Situational levers of position change; Further +1.28 explorations\", The Annals of the American Academy of Political and 3 +1.76 Social Science, vol. 542, no. 1, pp. 61-80, 1995. 1.32 [9] K. Kiili, S. de Freitas, S. Arnab, T. Lainema, \"The Design Principles for 2 1.4 Flow Experience in Educational Games\", Procedia Computer Science, vol. 15, pp. 78-91, 2012. 1 [10] Chukkrit V., “9 เทคนิคการเรยี นรู้อย่างมปี ระสทิ ธภิ าพ ท่ไี ด้รบั การพสิ ูจน์ แล้ว”, [Online], Available: https://medium.com/jukbot/9-เทคนิคการเรยี นรู้ 0 กล่มุ ควบคมุ อย่างมปี ระสทิ ธภิ าพ-69c1dfd1db0f. [Accessed: 12 มถิ นุ ายน 2562]. กลุ่มตัวอย่าง รปู ท่ี 16. กราฟแสดงขอ้ มลู เปรยี บเทยี บผลคะแนนกอ่ นเรยี นและหลงั เรยี นของกลมุ่ ทดสอบและกลมุ่ ควบคุม 6. สรปุ ผลการทดสอบ การวิจัยและศึกษาส่ือการเรียนรู้เกมจาลองสถานการณ์การเข้า ช่วยเหลือผู้ประสบภยั ในถ้า ถูกออกแบบมาในลกั ษณะของสถานการณ์ จาลอง เพ่อื ให้ผู้เล่นเกมได้รบั ความรู้เก่ยี วกบั ถ้าและสร้างความสนุกไป พรอ้ ม ๆ กนั ผเู้ ลน่ จะไดฝ้ ึกปฏบิ ตั แิ ละเรยี นรดู้ ว้ ยตนเอง ทาใหผ้ เู้ รยี นมสี ว่ น ร่วมในบทเรยี น ซ่งึ ผลการทดสอบออกมาเป็นท่นี ่าพอใจ เพราะผูเ้ รยี นท่ี กลุ่มทดสอบ สามารถเรยี นรไู้ ดด้ ภี ายในเวลาทก่ี าหนดไว้ 45 นาที โดยมผี ล คะแนนเฉลย่ี ก่อนเรยี นเท่ากบั 1.4 คะแนน และผลคะแนนเฉลย่ี หลงั เรยี น เท่ากบั 3.16 เพม่ิ ขน้ึ 1.76 คะแนน ขณะทก่ี ลุ่มควบคุม มผี ลคะแนนเฉลย่ี 247

การประชมุ วิชาการระดบั ชาติด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ ครงั้ ที่ 11 (NCIT2019) ระบบต้นแบบเฝ้าระวงั ฝ่ นุ ละอองขนาดเลก็ ในโรงงานอตุ สาหกรรมในเวลาจริงด้วย IoT Real-time Dust Monitoring System Prototype Development for Industrial Use based on IoT องอาจ สอนงาม สทิ ธโิ ชค อุ่นคา ววิ ฒั น์ชยั สถาพรนพคณุ ประจกั ษ์ จติ เงนิ มะดนั Ongart Sornngam Sitthichok Aumkhum Wiwatchai Prajaks Jitngernmadan คณะวทิ ยาการสารสนเทศ คณะวทิ ยาการสารสนเทศ คณะวทิ ยาการสารสนเทศ มหาวทิ ยาลยั บรู พา Sathapornnoppakun Faculty of Informatics, Burapha มหาวทิ ยาลยั บรู พา คณะวทิ ยาการสารสนเทศ มหาวทิ ยาลยั บรู พา Faculty of Informatics, Burapha Faculty of Informatics, Burapha University มหาวทิ ยาลยั บรู พา ชลบุรี ประเทศไทย University Faculty of Informatics, Burapha University Chonburi, Thailand ชลบรุ ี ประเทศไทย ชลบรุ ี ประเทศไทย [email protected] Chonburi, Thailand University Chonburi, Thailand [email protected] ชลบรุ ี ประเทศไทย [email protected] Chonburi, Thailand [email protected] บทคดั ย่อ — ฝ่ นุ ละอองขนาดเลก็ PM2.5 เป็ นปัญหามลภาวะที่ส่งผล 1. บทนา เสียต่อสขุ ภาพอย่างยิ่ง โดยเฉพาะสาหรบั ผทู้ ี่ปฏิบตั ิงานในพืน้ ที่ปิ ด เช่น ใน ปัญหามลภาวะทางฝ่นุ โดยเฉพาะฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ นนั้ เป็นปัญหาท่ี โรงงานอตุ สาหกรรม เป็นต้น ซ่ึงในพืน้ ท่ีเหล่านี้ จาเป็นจะต้องมีการติดตาม มมี ายาวนานแต่เพงิ่ อย่ใู นความสนใจของสาธารณชนเมอ่ื ไม่กเ่ี ดอื นทผ่ี ่าน และบริหารจดั การฝ่ นุ ละอองขนาดเลก็ อย่างใกล้ชิด เพื่อไม่ให้เกิดปัญหาใน มาน้ีเอง เพราะในพ้นื ทเ่ี ปิด เช่น ในเขตชุมชนเมอื ง พ้นื ทท่ี างาน และพน้ื ท่ี ระยะยาวได้ งานวิจยั ชิ้นนี้ได้ทาการพฒั นาระบบต้นแบบในการเฝ้าระวงั ฝ่ นุ อยู่อาศัย ได้รับผลกระทบจากมลภาวะทางฝุ่นละอองขนาดเล็ก 2.5 ละอองขนาดเลก็ ในโรงงานอุตสาหกรรมในเวลาจริงบนพื้นฐานของ IoT ท่ี ไมครอน (PM2.5) อย่างหนัก จนส่งผลกระทบต่อสุขภาพและการดาเนิน เป็ นการออกแบบเฉพาะสาหรบั พื้นท่ีโรงงานอุตสาหกรรม เพื่อให้สามารถ ชวี ติ ประจาวนั ของประชาชน ผลกระทบจากมลภาวะทางฝุ่นละอองขนาด บริหารจดั การได้ง่าย โดยชดุ อปุ กรณ์ตรวจวดั ปริมาณฝ่ นุ ละอองขนาดเลก็ นี้ เลก็ น้ี จะยง่ิ มคี วามสาคญั เมอ่ื เกดิ ขน้ึ ในพน้ื ทป่ี ิดและหลกี เลย่ี งไมไ่ ด้ เชน่ ใน มีคุณสมบตั ิเทียบเท่าอุปกรณ์ที่มีวางจาหน่ ายและการแสดงผลอยู่ใน พ้นื ทโ่ี รงงานอุตสาหกรรม โดยเฉพาะในโรงงานอุตสาหกรรมท่ีมกี ารผลติ รปู แบบ Dashboard ที่ตอบสนองต่อการใช้งานของผใู้ ช้งาน เก่ียวกบั วสั ดุก่อสร้างท่ีต้องใช้เคร่อื งจักรขนาดใหญ่ หรือการประกอบ กิจการเก่ียวกบั เคร่ืองเรือน ไม้แปรรูป ไม้อัดสาเร็จรูป เป็นต้น ซ่ึงใน คำสำคญั — ฝ่ นุ ละอองขนาดเลก็ , PM2.5, IoT, Dashboard กระบวนการผลติ นนั้ อาจมฝี ่นุ ละอองเกดิ ขน้ึ จากการตดั เจาะ ขดั เกลา กลงึ หรอื แมก้ ระทงั่ การเสยี ดสขี องเครอ่ื งจกั รเอง โดยปัญหาเหลา่ น้นี นั้ ไมอ่ าจจะ ABSTRACT — One of the most dangerous air pollution is the high ละเลยไปได้ เพราะส่งผลต่อสุขภาพของผปู้ ฏบิ ัตงิ านโดยตรง [1] อกี ทงั้ ยงั fine dust concentration. Especially, in a closed area like manufacturing เป็นการสรา้ งภาระผกู พนั ใหก้ บั ผปู้ ระกอบการทต่ี ้องจ่ายค่ารกั ษาพยาบาล hall the workers are at health risks and this can cause the immense cost ใหก้ บั พนักงานทม่ี ปี ัญหาสุขภาพนนั้ ในเขตจงั หวดั ชลบุรี มโี รงงานขนาด for the owner in the long run. Therefore, it is important to monitor and ใหญ่ท่ปี ระกอบกิจการประเภทน้ีจานวนมาก และมแี นวโน้มเพิม่ ข้นึ [2] manage the fine dust closely. This work concentrates on designing and เพราะมมี ูลค่าการลงทุนทส่ี ูง ซ่ึงงานวจิ ยั ช้นิ น้ี ได้ใช้โรงงานแห่งหน่ึงใน developing a prototype for fine dust monitoring and managing system จงั หวดั ชลบุรเี ป็นตน้ แบบแนวคดิ ในการพฒั นา in a factory based on IoT technology. As the result, there are two parts ทผ่ี ่านมานัน้ มคี วามพยายามจากหลายภาคส่วนในการติดตามและ of the system, namely the device for fine dust detection and the platform บรหิ ารจดั การสถานการณ์ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ น้ี เช่น การพฒั นาอุปกรณ์ for data service and visualization. The designed device functions as ตรวจจบั ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ ในชุมชนทใ่ี ชช้ อ่ื วา่ Dustboy [3] ซง่ึ มขี อ้ จากดั good as off-the-shelf devices in the market. The management system ในการตดิ ตงั้ เฉพาะในเขตชุมชนเท่านนั้ ไมไ่ ดอ้ อกแบบมาเพอ่ื ใชใ้ นโรงงาน provides data visualization in a dashboard that is designed to be used อุตสาหกรรม จงึ ไมส่ ามารถบรหิ ารจดั การในลกั ษณะของเครอื ขา่ ยเซน็ เซอร์ in industry. แบบองคร์ วมได้ ดงั นัน้ ในงานวจิ ยั ช้นิ น้ี จงึ มุ่งเน้นการพฒั นาตวั ต้นแบบอุปกรณ์และ Keywords — Fine Dust, PM2.5, IoT, Dashboard ระบบเฝ้ าระวังบนพ้ืนฐานของเทคโนโลยี IoT และบริหารจัดการ 248

การประชมุ วิชาการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ ครั้งท่ี 11 (NCIT2019) สถานการณ์ฝ่ ุนละองงขนาดเล็กในโรงงานอุตาสหกรรมท่มี กี ารเกบ็ และ แสดงขอ้ มลู ในเวลาจรงิ สามารถเพมิ่ จานวนเซน็ เซอร์ใหค้ รอบคลุมพ้นื ท่ที ่ี ต้องการ โดยเซ็นเซอร์เหล่าน้ีจะทางานสอดประสานกนั ภายในเครอื ข่าย เดียวกนั และสามารถควบคุมอุปกรณ์เสรมิ ภายนอกเพ่อื ลดปัญหาฝุ่น ละอองขนาดเลก็ ในพน้ื ทจ่ี ากดั ได้ เช่น พดั ลมดดู อากาศ หรอื เครอ่ื งกรอง ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ เป็นตน้ 2. งานวจิ ยั ทเ่ี กย่ี วขอ้ ง รปู ท่ี 1. ภาพรวมของระบบตน้ แบบ Kim, S., Jeong, J., Hwang, M., and Kang, C. ไดพ้ ฒั นาแนวความคดิ ในการติดตามและตรวจสอบสภาพอากาศ โดยเฉพาะสถานการณ์ฝุ่น หลกั การทางานคอื อุปกรณ์ Dust Sensor และ Temperature Sensor ละอองขนาดเลก็ โดยใชเ้ ทคโนโลยี IoT ในงานวจิ ยั ชอ่ื Development of an จะตรวจจบั ปรมิ าณฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ ในอากาศและอุณหภมู ิ ณ ขณะนนั้ IoT-based Atmospheric Environment Monitoring System [4] ซ่ึงมีการ ซง่ึ ขอ้ มลู จะถกู สง่ เขา้ อุปกรณ์ IoT ซง่ึ ในทน่ี ้คี อื NodeMCU โดย NodeMCU ส่งข้อมูลผ่านเครือข่าย LTE โดยมกี ารเทียบค่ามาตรฐานกับ National จะส่งขอ้ มลู ผ่านระบบเครอื ขา่ ยไรส้ าย (WIFI) ไปยงั แพลตฟอร์มกลางเพ่อื Ambient air quality Monitoring Information System (NAMIS) โดยพ้นื ท่ี ทาการเตรยี มขอ้ มูลใหอ้ ุปกรณ์อ่นื เขา้ มารบั ขอ้ มูลไปประมวลผลต่อดว้ ย ใชง้ านเป็นพน้ื ทใ่ี นเขตชุมชนหรอื บา้ นเรอื น ไมใ่ ช่ในโรงงานอุตสาหกรรม หลกั การของ MQTT ทท่ี างานบนพน้ื ฐานของ Publisher-Subscriber ทงั้ น้ี ผลงานวจิ ยั ช่อื Air Quality Monitoring System Based on IoT using ขอ้ มลู จะถกู บนั ทกึ ลงฐานขอ้ มลู MongoDB ดว้ ย Raspberry Pi ของ Kumar, S. and Jasuja, A. [5] ได้มกี ารประยุกต์ใช้ 3.2 เทคโนโลยแี ละอุปกรณ์ (Technology and Devices) Raspberry Pi เป็นอุปกรณ์ในการประมวลในลกั ษณะของอุปกรณ์เด่ียว ซง่ึ จะเกบ็ ขอ้ มลู และแสดงผลเฉพาะพน้ื ทจ่ี ากดั เทา่ นนั้  NodeMCU [8] เป็ นอุปกรณ์ขนาดเล็กมีโครงคล้ายกับบอร์ด ผลงานวจิ ยั ของ Chang, S. and Jeong, K. ชอ่ื A Mobile Application Arduino และสามารถใช้ Arduino IDE ในการเขยี นโปรแกรมได้ ขอ้ ดขี อง for Fine Dust Monitoring System [6] นาเสนอระบบตดิ ตามสถานการณ์ NodeMCU คอื มชี พิ ESP8266 ท่สี ามารถเช่อื มต่อ WIFI ได้โดยตรง จึง ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ ดว้ ยแอปพลเิ คชนั บนโทรศพั ทม์ อื ถอื แต่การพฒั นาตอ้ ง สามารถรบั ส่งขอ้ มลู แบบไรส้ ายได้ ใชอ้ ุปกรณ์ Arduino ต่อพ่วงกบั Rasberry Pi ซ่งึ เป็นการเพมิ่ ต้นทุนในการ พฒั นาชุดอุปกรณ์โดยใช่เหตุ อีกทงั้ ยงั เป็นลกั ษณะของอุปกรณ์เด่ยี ว ท่ี  Dust Sensor (PMS 7003) [9] เป็นอุปกรณ์ตรวจจับฝ่ ุนละออง ทางานเฉพาะสถานทใ่ี ดสถานทห่ี น่งึ เท่านนั้ ขนาดเลก็ ทส่ี ามารถตรวจจบั ฝ่นุ ละอองขนาดอนุภาค PM1.0, PM2.5 และ ผลงานวจิ ยั ของ Tjoe Nij, E. et al. ชอ่ื Dust Control Measures in the PM10 ได้ ซง่ึ ใชห้ ลกั การทางานของการกระเจงิ ของแสง โดยแสงเลเซอรจ์ ะ Construction Industry [7] เป็นการนาเสนอผลกระทบของฝ่นุ ละอองขนาด ถูกยิงไปบนอนุภาคของฝุ่นละอองในอากาศ จากนัน้ จะทาการวดั ความ เลก็ ทม่ี ผี ลต่อผปู้ ฏบิ ตั งิ านในอุตสาหกรรมก่อสรา้ ง ซง่ึ ในการศกึ ษานนั้ พบว่า กระเจงิ ของแสงในมุมทก่ี าหนด และใช้ทฤษฎี MIE ในการคานวณขนาด มีผู้ปฏิบัติงานจานวนมากท่ีรับผลกระทบจากการทางาน และต้องมี และจานวนของอนุภาคต่อปรมิ าตร มาตรการในการกาจดั ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ หลายมาตรการทท่ี างานร่วมกนั การกาจดั ฝ่นุ จงึ จะมผี ลดที ช่ี ดั เจน  Temperature Sensor (DHT22) [10] เป็ นเซ็นเซอร์ตรวจวัด อุณหภูมแิ ละความช้นื ท่มี คี วามแม่นยาสูง สามารถวดั ได้ตั้งแต่ -40 ถึง 3. การออกแบบ +80 °C มคี ่าความละเอยี ดในการวดั อยู่ทท่ี ศนิยม 1 ตาแหน่ง (0.1) โดย แนวความคดิ ในการออกแบบตวั ต้นแบบน้ี เป็นการผสานเทคโนโลยี รองรบั ไฟฟ้า 3.3 – 6 VDC และใหค้ ่าเป็นทงั้ แบบดจิ ทิ ลั หรอื แอนาลอ็ ก ดา้ น IoT กบั Visualization บนเวบ็ บราวเซอร์เพอ่ื การแสดงผลเขา้ ดว้ ยกนั โดยมกี ารนามาตรฐานของการรบั ส่งขอ้ มลู แบบ MQTT มาใชใ้ นการทางาน  MQTT [11] เป็ นโพรโตคอลท่ีออกแบบมาเพ่ือสนับสนุนการ 3.1 ภาพรวมของระบบ (Concept and Design) เช่ือมต่อแบบ Machine-to-Machine ท่ีใช้ใน IoT โดยผ่านเครือข่าย ในการออกแบบระบบตน้ แบบนนั้ มกี ารออกแบบใหม้ แี พลตฟอรม์ กลาง อินเทอร์เน็ต การรับส่งข้อมูลจะใช้ Bandwidth ต่า และใช้หลักการ ในการรบั และใหบ้ รกิ ารขอ้ มูล โดยจะมกี ารเกบ็ ขอ้ มูลสถานการณ์ฝ่นุ และ Publisher/Subscriber ในการบรกิ ารขอ้ มูล ซ่งึ จะมี Broker ทาหน้าท่เี ป็น ข้อมูลส่ิงแวดล้อมอ่ืน ๆ ด้วยเซ็นเซอร์ท่เี ช่อื มต่ออยู่กบั ชุดอุปกรณ์ IoT ตวั กลางในการจดั การควิ รบั -สง่ ขอ้ มลู ข้อมูลท่ีได้จะถูกแสดงผลในรูปแบบแผนภูมแิ ละตัวเลขในลกั ษณะแผง ควบคุม (Dashboard) ผา่ นเวบ็ แอปพลเิ คชนั ดงั แสดงในรปู ท่ี 1  Node-RED [12] เป็นเคร่อื งมอื ลกั ษณะ Virtual Tool ท่ใี ช้ในการ เช่อื มโยง IoT นนั้ กห็ มายความว่า อุปกรณ์ต่าง ๆ หรอื API ต่าง ๆ จะจดั อย่ใู นรปู แบบของกล่องดาทเ่ี รยี กว่า Node และจะใชว้ ธิ กี ารสรา้ ง Flow ใน การเชอ่ื มโยง Node ต่าง ๆ เหล่าน้เี ขา้ ดว้ ยกนั ใหส้ ามารถทางานรว่ มกนั ได้ ซง่ึ การเขยี นการทางานของ IoT ดว้ ยวธิ นี ้ี ไมจ่ าเป็นตอ้ งเขยี นโคด้ กไ็ ด้ 3.3 แผนผงั การเชอื่ มต่ออุปกรณ์ ชุดอุปกรณ์ในการตรวจวดั ค่าฝ่นุ ละอองและสงิ่ แวดลอ้ มประกอบดว้ ย NodeMCU, Dust Sensor, Temperature Sensor และพดั ลมระบายอากาศ โดยมกี ารเชอ่ื มต่อดงั รปู ท่ี 2 249

การประชมุ วชิ าการระดบั ชาตดิ า้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ ครัง้ ท่ี 11 (NCIT2019) NodeMCU แผนภูมิด้วยเทคโนโลยี Node-RED ซ่ึงจะสามารถเช่ือมโยงข้อมูลจาก เซน็ เซอรห์ ลาย ๆ ตวั เขา้ มาแสดงในหน้าเดยี วกนั ในเวลาเดยี วกนั ได้ อกี ทงั้ ยงั มกี ารพฒั นาฟังกช์ นั ในการควบคุมอุปกรณ์กาจดั ฝ่นุ ละออง (ในทน่ี ้คี อื พดั ลมระบายอากาศ) ทงั้ ในรปู แบบอตั โนมตั แิ ละแบบควบคมุ ดว้ ยตนเอง รปู ท่ี 2. แผนผงั การเชอ่ื มต่ออุปกรณ์ 4. ผลลพั ธ์ ชุดอุปกรณ์ตรวจจบั ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ ทถ่ี ูกออกแบบและพฒั นาขน้ึ น้ี จากรปู ท่ี 2 ชุดอุปกรณ์ตรวจวดั ค่าฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ ในอากาศน้ี จะ จะถูกเช่อื มต่อเขา้ กบั ระบบแพลตฟอร์มกลางเพ่อื เก็บขอ้ มลู และแสดงผล ใช้ NodeMCU เป็ นหัวใจหลัก โดยอุปกรณ์ Dust Sensor จะตรวจวัด ผ่านทาง Dashboard การทดสอบอุปกรณ์จะแบ่งออกเป็นสองลกั ษณะคอื ปรมิ าณฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ และอุปกรณ์ Temperature Sensor จะตรวจวดั การทดสอบความแมน่ ยาของอุปกรณ์เทยี บกบั อุปกรณ์ทม่ี ขี ายในทอ้ งตลาด อุณหภูมแิ ละความช้นื ในอากาศ แล้วจะส่งข้อมูลเขา้ NodeMCU เพ่อื ส่ง และการทดสอบการแสดงผลบน Dashboard ต่อไปยงั แพลตฟอร์มกลางต่อไป โดยจะมกี ารส่งค่าทุก ๆ 1 วินาที และ 4.1 ความแมน่ ยาของอุปกรณ์ บนั ทกึ ลงฐานขอ้ มลู MongoDB ทุก ๆ 5 วนิ าที ในส่วนของการแสดงผลจะ ในการทดสอบน้ี ใช้อุปกรณ์ Mi Air ของผู้ผลติ Xiaomi เป็นอุปกรณ์ มกี ารใช้ Node-RED ในการสรา้ ง Dashboard โดยผู้ใช้งานสามารถเลอื ก อ้างอิง ซ่ึง Mi Air จะตรวจจบั ฝุ่นละออง PM2.5 ได้และแสดงตวั เลขเป็น โหมดการทางานของพดั ลมระบายอากาศไดส้ องลกั ษณะคอื แบบอตั โนมตั ิ ค่าทว่ี ดั ไดจ้ ากเซน็ เซอรโ์ ดยตรง และในการทดสอบจะใชก้ ารจุดธปู เพอ่ื ให้ และแบบกาหนดเอง โดยในแบบอัตโนมตั ินัน้ พดั ลมระบายอากาศจะ เกดิ ควนั ตารางท่ี 1 แสดงผลการทดสอบอุปกรณ์ ทางานโดนอตั โนมตั เิ มอ่ื ค่าฝ่นุ ละอองเกนิ คา่ ทก่ี าหนดไว้ ทงั้ น้ี คา่ ทว่ี ดั ไดน้ นั้ จะถูกนาไปคานวณหาค่า Air Quality Index (AQI) [13] ตามแนวทางของ ตารางท่ี 1. แสดงค่าชุดอุปกรณ์ตรวจจบั ฝ่นุ ละอองเปรยี บเทยี บกบั Mi Air ประเทศสหรัฐอเมริกา เพ่ือเทียบกับตารางค่ามาตรฐานของระดับท่ี เวลา (s) Dust Sensor AQI (US) Mi Air AQI (US) ก่อใหเ้ กดิ อนั ตรายต่อสขุ ภาพได้ ซง่ึ AQI (US) มสี ตู รการคานวณ ดงั น้ี 10 80 164 78 163 20 103 176 115 182 (1) 30 115 182 118 183 โดยท่ี 40 120 184 124 186 50 130 189 130 189 I คอื คา่ ดชั นีคุณภาพอากาศ 60 135 192 138 194 C คอื ความหนาแน่นของฝ่นุ ละออง Clow คอื จดุ เปลยี่ นคา่ ความหนาแน่นทนี่ ้อยกวา่ C จากตารางท่ี 1 พบว่า ค่าฝุ่นละออง PM2.5 ท่ีได้จากชุดอุปกรณ์ Chigh คอื จุดเปลยี่ นคา่ ความหนาแน่นทมี่ ากกวา่ C ตรวจวดั ค่าฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ ทพ่ี ฒั นาขน้ึ นนั้ มคี ่าใกลเ้ คยี งกบั ค่าทว่ี ดั ได้ Ilow คอื คา่ ดชั นขี องจดุ เปลยี่ นทคี่ วามหนาแน่น Clow จากอุปกรณ์ Mi Air ทถ่ี ูกใชเ้ ป็นอุปกรณ์อา้ งองิ Ihigh คอื คา่ ดชั นีของจดุ เปลยี่ นทคี่ วามหนาแน่น Chigh 4.2 การทดสอบการแสดงผลบน Dashboard ซ่ึงค่า Clow, Chigh, Ilow และ Ihigh น้ี สามารถตูได้จากตารางของ EPA ของประเทศสหรฐั อเมรกิ า ขอ้ มลู ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ PM2.5 และขอ้ มลู อุณหภมู แิ ละความช้นื ใน 3.4 การออกแบบซอฟตแ์ วร์ อากาศจะถูกนามาแสดงผลในรูปแบบของ Dashboard ดว้ ย Node-RED ซอฟต์แวร์ของระบบตรวจจบั ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ น้ี ถูกออกแบบมาให้ ทงั้ น้ี ได้มกี ารออกแบบใหส้ ามารถรองรบั อุปกรณ์ได้หลายตวั ข้นึ อยู่กบั สามารถใชง้ านได้สะดวกในพน้ื ทป่ี ิด โดยใหม้ คี วามยดื หยุ่นในการใชง้ าน ขนาดพ้นื ท่ใี นการแสดงผล และความสามารถของ Broker ท่ใี ช้ รูปท่ี 3 โดยเฉพาะการเพม่ิ หรอื ลดจานวนเซ็นเซอร์ทใ่ี ชใ้ นการตรวจจบั ฝ่นุ ละออง แสดงภาพของหน้าจอ Dashboard ทแ่ี สดงขอ้ มลู จากอุปกรณ์ตรวจวดั ฝ่นุ ทงั้ น้ี เซน็ เซอรแ์ ต่ละตวั จะเชอ่ื มต่อกนั ผา่ นเครอื ขา่ ยไรส้ าย (Wireless LAN) ละอองขนาดเลก็ PM2.5 โดยผใู้ ชง้ านสามารถควบคุมการเชอ่ื มต่อผ่านระบบ Dashboard ได้ ระบบ Dashboard ถูกพฒั นาข้นึ บนพ้นื ฐานของ MQTT Broker และ ฐานขอ้ มลู MongoDB ทจ่ี ะทาการรบั และบนั ทกึ ขอ้ มลู จากเซน็ เซอรท์ งั้ หมด ขอ้ มูลเหล่าน้ี จะถูกนามาประมวลผลและนาเสนอในรูปแบบกราฟหรือ 250

การประชมุ วิชาการระดับชาติดา้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ ครัง้ ที่ 11 (NCIT2019) รปู ท่ี 3. Dashboard แสดงขอ้ มลู จากอุปกรณ์ตรวจวดั ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ 6. สรปุ ผลและการพฒั นาในอนาคต ในการออกแบบและพฒั นาระบบต้นแบบเฝ้าระวงั ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ จากรูปท่ี 3 ผูใ้ ช้งานสามารถกาหนด IP Address ของอุปกรณ์เคร่อื ง ในโรงงานอุตสาหกรรมในเวลาจริงด้วย IoT น้ีพบว่า การออกแบบและ ตรวจวดั ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ เองได้ ในกรณที ร่ี ะบบไมส่ ามารถหาเจอไดโ้ ดย พฒั นาน้ีบรรลุตามวตั ถุประสงค์ท่ตี งั้ ไว้ ชุดอุปกรณ์ตรวจวดั ปริมาณฝ่ ุน อตั โนมตั ิ นอกจากนัน้ ยงั สามารถเลอื กการควบคุมพดั ลมระบายอากาศ ละอองขนาดเลก็ บนพน้ื ฐานของ IoT สามาถทางานไดอ้ ย่างมปี ระสทิ ธภิ าพ แบบอตั โนมตั หิ รอื กาหนดเองได้ ขอ้ มูลจากเซ็นเชอร์ทงั้ หมดจะแสดงใน เทยี บเคยี งกบั อุปกรณ์อ้างองิ ทว่ี างจาหน่ายในทอ้ งตลาด ระบบแพลตฟอรม์ รูปแบบของตัวเลขและกราฟิกเพ่ือให้สามารถเข้าใจได้ง่าย อีกทัง้ ยัง กลางสามารถทางานไดด้ แี ละรองรบั การแสดงผลในรูปแบบ Dashboard ใน สามารถส่งออกขอ้ มลู เพอ่ื นาไปใชใ้ นการวเิ คราะหด์ ว้ ยโปรแกรมอ่นื ๆ ได้ เวลาจรงิ อกี ทงั้ ยงั มกี ารเก็บขอ้ มูลและส่งออกขอ้ มูลเพ่อื นาไปใชว้ เิ คราะห์ อกี ดว้ ย และประมวลผลดว้ ยโปรแกรมภายนอกได้ ในการออกแบบชุดอุปกรณ์น้ี มคี วามเหมาะสมในพ้นื ท่ปี ิด เช่น ใน โรงงานอุตสาหกรรม เน่อื งจากมคี วามยดื หย่นุ ในการใชง้ าน โดยเฉพาะการ เพม่ิ หรอื ลดจานวนเซน็ เซอร์ตรวจจบั ฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ ทส่ี อ่ื สารกนั ผ่าน เครอื ข่ายไรส้ าย อกี ทงั้ ยงั เป็นการจดั การเครอื ข่ายภายในทไ่ี มม่ ผี ลกระทบ จากความเสย่ี งในการถูกโจมตจี ากเครอื ขา่ ยภายนอกได้ นอกจากน้ี ระบบ Dashboard ทถ่ี ูกพฒั นาขน้ึ ยงั มคี วามสามารถในการปรบั เปลย่ี นขนาดให้ เหมาะสมกบั ลกั ษณะการทางานหรอื ขนาดของพน้ื ทท่ี างานไดอ้ กี ดว้ ย อย่างไรกต็ าม การพฒั นาน้ีมกี ารวางแผนในการปรบั ปรุงรปู แบบและ บรรจุภณั ฑ์ของชุดอุปกรณ์ IoT ใหส้ ามารถตดิ ตงั้ ได้ง่ายและเป็นมติ รต่อ ผใู้ ชง้ านมากขน้ึ โดยจะมกี ารออกแบบกระบวนการใชง้ านทง่ี ่ายขน้ึ และลด ขอ้ ผดิ พลาดในการตดิ ตงั้ ชุดอุปกรณ์ นอกจากนนั้ จะมกี ารทดสอบ UI ของ Dashboard และปรบั ใหเ้ หมาะสมกบั การใชง้ านของผใู้ ชง้ านจรงิ เพ่อื เป็น การสรา้ งประสบการณ์การใชง้ านทด่ี ใี หก้ บั ผใู้ ชง้ านดว้ ย กิตติกรรมประกาศ คณะผู้ดาเนินการวจิ ยั ขอขอบคุณห้องปฏบิ ตั ิการวจิ ยั Digital Media and Interaction Laboratory ( DMI) แ ล ะ ค ณ ะ วิท ย า ก า ร ส า ร ส น เทศ มหาวทิ ยาลยั บูรพา ทส่ี นับสนุนดา้ นงบประมาณและสถานทใ่ี นการพฒั นา และทดสอบชดุ อุปกรณ์และระบบบรหิ ารจดั การน้ี รปู ท่ี 4. กราฟแสดงปรมิ าณฝ่นุ PM2.5 ต่อเวลา เอกสารอ้างอิง รปู ท่ี 4 แสดงกราฟของปรมิ าณฝ่นุ ละอองขนาดเลก็ PM2.5 แบบใน [1] World Health Organization, Ambient (outdoor) air quality and health. เวลาจรงิ (real-time) ทงั้ น้ี ขอ้ มลู สามารถแสดงในรายวนั สปั ดาห์ เดอื น หรอื [Online] Available: https://www.who.int/news-room/fact- รายปีได้ sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health. Accessed on: May 29 2019. 5. การอภปิ รายผล ชุดอุปกรณ์และระบบต้นแบบในการตรวจจบั และบรหิ ารจดั การฝุ่น [2] กรมโรงงานอตุ สาหกรรม, สถติ อิ ตุ สาหกรรม ปี 2562. [Online] Available: ละอองขนาดเล็กน้ี สามารถทางานได้อย่างมปี ระสทิ ธิภาพในบริเวณท่มี ี http://www.diw.go.th/hawk/content.php?mode=spss62. Accessed on: พ้นื ท่จี ากดั เช่น ภายในโรงงานอุตสาหกรรม เป็นต้น อีกทงั้ ยงั มรี ะบบ May 29 2019. บรหิ ารจดั การทเ่ี ป็นแพลตฟอรม์ กลางทร่ี องรบั การเชอ่ื มต่อของชดุ อุปกรณ์ ตรวจจับฝ่ ุนละอองขนาดเล็กเพิ่ม ซ่ึงแตกต่างจากชุดอุปกรณ์ท่ีพฒั นา [3] Sate Sampattagul and Titaporn Supasri, “DustBoy & CCDC (งาน มาแล้วทวั่ ไป เช่น ชุดอุปกรณ์ Dustboy ทม่ี ุ่งเน้นการใชง้ านในพ้นื ท่ีเปิด ประชมุ วชิ าการวนั สหวทิ ยาการ ครงั้ ท่ี 8),” 2018. หรือเพ่อื วดั ปรมิ าณฝ่ ุนละอองขนาดเล็กในเขตชุมชน ซ่ึงอาจจะไม่มกี าร เช่อื มต่อกนั ในลกั ษณะของเครอื ข่ายเซ็นเซอร์ ส่งผลให้มคี วามยุ่งยากใน [4] S. H. Kim, J. M. Jeong, M. T. Hwang, and C. S. Kang, การบรหิ ารจดั การและดแู ลรกั ษาในอนาคตได้ “Development of an IoT-based atmospheric environment monitoring system,” in \"ICT convergence technologies leading the fourth industrial revolution\": ICTC 2017 : International Conference on ICT Convergence 2017 : October 18-20, 2017, Lotte City Hotel Jeju, Jeju Island, Korea, Jeju, 2017, pp. 861–863. [5] S. Kumar and A. Jasuja, “Air quality monitoring system based on IoT using Raspberry Pi,” in IEEE International Conference on 251

การประชุมวชิ าการระดบั ชาติดา้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ ครั้งท่ี 11 (NCIT2019) Computing, Communication and Automation (ICCCA-2017): On 5th- 6th May, 2017 : proceeding, Greater Noida, 2017, pp. 1341–1346. [6] S. Chang and K. Jeong, “A Mobile Application for Fine Dust Monitoring System,” in 18th IEEE International Conference on Mobile Data Management: MDM 2017 : proceedings : 29 May-1 June 2017, Daejeon, South Korea, Daejeon, South Korea, 2017, pp. 336–339. [7] E. Tjoe Nij et al., “Dust control measures in the construction industry,” (eng), The Annals of occupational hygiene, vol. 47, no. 3, pp. 211–218, 2003. [8] NodeMcu Team, NodeMcu -- An open-source firmware based on ESP8266 wifi-soc. [Online] Available: https://www.nodemcu.com/index_en.html#fr_54745c8bd775ef4b9900 0011. Accessed on: Jun. 14 2019. [9] Z. Yong and Z. Haoxin, Digital Universal Particle Concentration Sensor: PMS7003 Series Data Manual. [10] Aosong Electronics, Digital Relative Humidity and Temperature Sensor AM2302/DHT22. [11] A. Stanford-Clark and A. Nipper, MQTT. [Online] Available: http://mqtt.org/. Accessed on: Jun. 12 2019. [12] JS Foundation, Node-RED. [Online] Available: https://nodered.org/. Accessed on: Jun. 12 2019. [13] Wikipedia, Air quality index - Wikipedia. [Online] Available: https://en.wikipedia.org/w/index.php?oldid=901352508. Accessed on: Jun. 14 2019. 252

การประชุมวิชาการระดับชาติดา้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งท่ี 11 (NCIT2019) ระบบจองห้องค้นคว้าเฉพาะกลมุ่ ศนู ยบ์ รรณสารผา่ นคิวอารโ์ ค้ด The Center for Library Resources and Education Media Reservation System via QR Code ฎชกร อนิ ทร์บญุ สงั ข์ อภลิ กั ษณ์ ทบั ไทร สุพพตั ร่งุ เรอื งศลิ ป์ Dotchakorn Inbunsung Aphilak Thapsai Suppat Rungraungsilp มหาวทิ ยาลยั วลยั ลกั ษณ์ มหาวทิ ยาลยั วลยั ลกั ษณ์ มหาวทิ ยาลยั วลยั ลกั ษณ์ Walailak University Walailak University Walailak University ประเทศไทย ประเทศไทย ประเทศไทย Thailand Thailand Thailand [email protected] บทคดั ย่อ — ระบบการจองห้องค้นคว้าเฉพาะกลุ่มศูนย์บรรณสาร เขา้ ใช้งานหอ้ งคน้ คว้าแทนการแลกบตั รนักศึกษาเพ่อื นากุญแจมาเปิดใช้ ผา่ นคิวอารโ์ คด้ พฒั นาข้ึนเพื่อลดขนั้ ตอนในการยืม-คนื กญุ แจจากเจ้าหน้าท่ี หอ้ ง งานวิจยั น้ีตอ้ งการท่จี ะการพฒั นาระบบการจองหอ้ งคน้ คว้าเฉพาะ โดยการทางานหลกั จะประกอบดว้ ย ระบบจดั การข้อมูลผู้ใช้, การจอง, การ กลมุ่ ศูนย์บรรณสารผ่านควิ อาร์โคด้ โดยมกี ลมุ่ ผูใ้ ช้ของระบบแบ่งเป็น 3 กาหนดเวลาในการใช้งาน, การใช้คิวอารโ์ ค้ดในการเปิ ด-ปิ ดประตู และการ กลมุ่ คอื 1) เจา้ หน้าท่ภี ายในศูนย์บรรณสาร 2) นักศึกษา 3) ผู้ดูแลระบบ ตรวจสอบเพื่อยืนยนั ตัวตนในการจองห้อง ซึ่งระบบการจองห้องค้นคว้า และมฟี ังก์ชนั การทางาน 5 หวั ขอ้ ดงั น้ี 1) การจดั การขอ้ มลู พ้นื ฐาน เป็น เฉพาะกลุม่ ศนู ยบ์ รรณสารผา่ นคิวอารโ์ ค้ดได้ออกแบบเพ่ือควบคุมวงจรใน ฟังก์ชนั ทใ่ี ชส้ าหรบั จดั การขอ้ มลู หอ้ ง, จดั การขอ้ มลู นักศกึ ษา, จดั การขอ้ มลู การเปิ ด-ปิ ดประตู โดยจะมีบอรด์ Raspberry Pi เป็ นตวั ควบคุมการซึ่งเป็ น ควิ อารโ์ คด้ โดยผดู้ แู ลระบบสามารถจดั การขอ้ มลู หอ้ งทใ่ี หบ้ รกิ ารได้ 2) การ ตวั เช่อื มต่อระหวา่ งอปุ กรณ์และระบบ จองห้องเป็นฟังก์ชนั ท่ีผูใ้ ช้สามารถตรวจสอบช่วงเวลาในการจองห้องได้ สามารถทาการบนั ทกึ ยกเลกิ แกไ้ ข เพมิ่ ลบ ขอ้ มลู ในการจองหอ้ งได้ และ คำสำคญั — อินเทอรเ์ น็ตของสรรพส่ิง, คิวอารโ์ คด้ , แมเ่ หลก็ จะได้รับคิวอาร์โค้ดสาหรับนาไปเปิดประตูหอ้ งท่ีทาการจองไว้ 3) การ ควบคมุ การเปิด-ปิดประตู เป็นฟังก์ชนั ท่ใี ช้สาหรบั การสแกนควิ อาร์โคด้ ท่ี ABSTRACT — The Center for Library Resources and Education ไดจ้ ากการบนั ทกึ การจองหอ้ งนามาสแกนบนบอร์ด Raspberry Pi เพ่อื ทา Media Reservation System via QR Code reduces process for loaning or การเปิดประตูหอ้ งท่ีได้ทาการจองไว้ และภายในหอ้ งบรรณปัญญาจะมี returning the officer’s keys. The main functions is consist of managing กลไกการควบคุมเปิด-ปิดประตูดว้ ยมือจบั อกี ชนั้ เพ่ือป้องกนั เหตุการณ์ users, queuing, manage time for reserving, using QR code instead of ไฟฟ้าขดั ขอ้ ง 4) การตรวจสอบขอ้ มลู เป็นฟังก์ชนั สาหรบั ตรวจสอบขอ้ มลู the keys to open the door, and authentication for identifying users. การจองหอ้ ง ตรวจสอบข้อมูลช่วงเวลาในการเปิดให้จองห้อง ซ่ึงการ The Center for Library Resources and Education Media Reservation ตรวจสอบขอ้ มลู จะเป็นหน้าทข่ี องผู้ดแู ลระบบเท่านัน้ 5) ออกรายงาน เป็น System via QR Code designs circuit magnetic door lock with ฟังก์ชนั ท่ใี ช้ในการออกรายงานซ่งึ สามารถตรวจสอบรายละเอยี ดท่ีไดท้ า Raspberry Pi that can control circuit magnetic door lock via website. การจองแต่ละครงั้ โดยรายงานทแ่ี สดงใหท้ ราบรายงานการจองหอ้ งคน้ ควา้ รายงานรายช่อื ผูเ้ ขา้ จอง รายงานสรุปการเขา้ ใชห้ อ้ งคน้ คว้ารายสปั ดาห์/ Keywords — Internet of things, QR code, Magnetic รายเดอื น ซง่ึ จะดรู ายงานไดโ้ ดยผใู้ ชจ้ ะต้องเป็นผดู้ แู ลระบบ 1. บทนา 2. วธิ ดี าเนินการวจิ ยั เน่ื อ งจา กปั จ จุบัน คว าม ต้อ งก าร ใ น กา ร ใ ช้ห้อ งบร ร ณ ปั ญ ญ า ขอ ง จากการวิเคราะห์และศึกษาระบบงานในปัจจุบนั ทาใหไ้ ดข้ อบเขต นักศกึ ษามหาวทิ ยาลยั วลยั ลกั ษณ์ มจี านวนมากขน้ึ ตามจานวนนักศึกษาท่ี ความตอ้ งการของระบบ ซ่งึ นามาใช้ในการออกแบบและพฒั นาระบบเพ่อื เพม่ิ ข้นึ ในทุกๆ ปี รวมทงั้ จากการสอบถามเจา้ หน้าท่ี วเิ คราะห์ระบบงาน ตอบสนองต่อความตอ้ งการของผใู้ ชร้ ะบบ โดยการทางานหลกั ของระบบจะ คอมพิวเตอร์ ในการใชห้ อ้ งบรรณปัญญาพบว่า ขนั้ ตอนการจองหอ้ งเพ่ือ เป็นการจองหอ้ งคน้ ควา้ เฉพาะกลุม่ ของศูนยบ์ รรณสาร การเปิด-ปิดประตู เขา้ ใชห้ อ้ งตอ้ งทาผ่านทางเวบ็ ไซต์ของศูนยบ์ รรณสารและสอ่ื การศึกษา ไม่ ดว้ ยควิ อารโ์ คด้ มกี ารตรวจสอบและการบนั ทึกขอ้ มลู ผู้ท่ที าการจองไว้เป็น สะดวกต่อทงั้ ผูค้ วบคุมการใช้งานหอ้ งและนักศึกษา เช่น นักศึกษาจะตอ้ ง หลกั ซง่ึ ตอ้ งมขี อ้ มลู ทถ่ี ูกตอ้ งเพ่อื สามารถตรวจสอบ ระบบมกี ารพฒั นาโดย นาบตั รนักศกึ ษามาแสดงต่อเจา้ หน้าท่ที ่จี ดุ บริการ เพ่อื รบั กุญแจหอ้ งจาก ใชเ้ ทคโนโลยกี ารแสดงผลออกทางหน้าจอคอมพิวเตอร์ หรือการแสดงผล เจ้าหน้าท่ซี ่ึงอาจเกิดปัญหาการทากุญแจสูญหายได้ ดงั นัน้ ในการจดั ทา ออกทางจอโทรศพั ท์ (ในกรณีท่เี ขา้ เวบ็ ผ่านโทรศพั ท์) ทาใหส้ ะดวกต่อการ โครงงานน้ีจงึ ขอนาเสนอการพฒั นาระบบการจองหอ้ งคน้ ควา้ เฉพาะกลมุ่ ใชง้ านและงา่ ยต่อการตรวจสอบการจองเขา้ ใชง้ านหอ้ งบรรณปัญญาโดยใช้ ศนู ยบ์ รรณสารผา่ นควิ อาร์โคด้ โดยไดแ้ นวคดิ มาจากอนิ เทอรเ์ น็ตของสรรพ หลกั การและเคร่อื งมอื ในการพฒั นา ดงั ต่อไปน้ี สงิ่ มาประยกุ ต์ใช้กับการแสกนควิ อาร์โคด้ ในการปลดลอ็ กประตูหอ้ งเพ่ือ 253

การประชุมวิชาการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครงั้ ท่ี 11 (NCIT2019) 2.1 สถาปัตยกรรมของระบบ ท่กี ล้องก็จะทาการตรวจสอบขอ้ มูลว่าตรงกบั ขอ้ มลู ท่ีสง่ มาจากเคร่อื งแม่ สถาปัตยกรรมของระบบหอ้ งค้นคว้าเฉพาะกล่มุ ศูนย์บรรณสาร ขา่ ยหรอื ไม่ หากไมต่ รงบอร์ดกจ็ ะไม่ทาการเปิดกลอนแมเ่ หลก็ ไฟฟ้า หาก ขอ้ มูลตรงบอร์ดจะทาการเปิดกลอนแม่เหล็กไฟฟ้าเป็นเวลา 5 วินาที ผ่านคิวอาร์โคด้ มโี ครงสรา้ งแสดงดงั รูปท่ี 1 ซ่งึ จะประกอบดว้ ยส่วนของ หลงั จากนัน้ จะทาการปิ ดกลอนแม่เหล็กไฟฟ้ า แล้วทาการเข้าสู่การ ผใู้ ชง้ าน และผดู้ แู ลท่สี ามารถเขา้ ใชง้ านระบบไดผ้ า่ นทางสมาร์ทโฟน หรอื ตรวจสอบชว่ งเวลา และตรวจสอบกลอ้ งจนกว่าจะไมอ่ ยูใ่ นช่วงเวลาใชง้ าน เคร่ืองคอมพิวเตอร์ แล้วทาการเก็บข้อมูลต่างๆ ไว้ในเคร่ืองแม่ข่าย โดยกระบวนการทางานน้ีจะแสดงอย่ใู นบลอ็ กด้านขวามอื ของรูปท่ี 2 ใน (Server) [1] โดยมรี ะบบจดั การฐานขอ้ มลู ผ่านทางเวบ็ ไซต์ ในสว่ นการเปิด ส่วนของการสัง่ งานกลอนแม่เหล็กไฟฟ้ าเพ่ือ ปิ ด/เปิ ด จากบอร์ด ประตูจะใช้กลอนแม่เหลก็ ไฟฟ้าท่ีถูกสงั่ การควบคุมการเปิดโดยบอร์ด Raspberry Pi จะกลา่ วต่อไปในหวั ขอ้ ท่ี 2.4 สถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ Raspberry Pi ทม่ี กี ารสแกนควิ อารโ์ คด้ [2] ผา่ นกลอ้ งท่เี ช่อื มตอ่ กบั บอร์ด ท่ี ทาการติดตงั้ ไว้กบั ประตูหอ้ งบรรณปัญญา ซ่งึ ขอ้ มูลของควิ อาร์โคด้ ท่ใี ช้ สาหรบั เปิดประตูจะถกู สง่ มายงั ระบบอนิ เทอรเ์ น็ตของสรรพสง่ิ รูปท่ี 1. ภาพแสดงสถาปัตยกรรมของระบบ 2.2 แผนผงั การทางานของระบบ กระบวนการทางานของระบบการจองหอ้ งคน้ ควา้ เฉพาะกลุ่มศูนย์ รปู ท่ี 2. ภาพแสดงกระบวนการทางานของระบบ บรรณสารผ่านควิ อาร์โคด้ ทพ่ี ฒั นาขน้ึ จะเป็นการทางานร่วมกนั ของอุปกรณ์ สามสว่ นประกอบดว้ ย อปุ กรณ์ผใู้ ชง้ าน เครอ่ื งแมข่ า่ ย และบอร์ด Rasberry 2.3 การออกแบบสว่ นทใ่ี ชใ้ นการตดิ ตอ่ กบั ผใู้ ช้ Pi 3 ท่คี วบคุมกลอนแมเ่ หลก็ ไฟฟ้าหน้าหอ้ งค้นคว้า ซ่ึงมกี ระบวนการ การพฒั นาระบบการจองหอ้ งคน้ คว้าเฉพาะกลุ่มศูนยบ์ รรณสาร ทางานของระบบแสดงดงั รูปท่ี 2 โดยกระบวนการ เริ่มจากผู้ใช้งานเขา้ ระบบผ่านสมาร์ทโพน หรอื คอมพิวเตอร์ จากนัน้ เคร่อื งแมข่ า่ ยจะทาการ ผา่ นควิ อาร์โคด้ เป็นระบบท่ผี จู้ ดั ทาตามความตอ้ งการของผู้ดแู ลระบบและ ตรวจสอบหอ้ งท่วี ่างและเวลาท่วี ่าง แลว้ ส่งขอ้ มูลหอ้ งแสดงผลบนอุปกรณ์ ผู้ใช้งานระบบ นอกจากน้ียงั เป็นการนาแนวความคิดการประยุกต์ใช้ ของผใู้ ชง้ าน เพ่อื ใหผ้ ู้ใชง้ านเลอื กหอ้ งและเวลาท่ตี อ้ งการใช้งานหอ้ ง แลว้ อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งเขา้ ไปทางานร่วมกบั ระบบ ซ่ึงปัจจบุ ันแนวคดิ ส่งให้เคร่อื งแมข่ ่ายเพ่ือบนั ทึกข้อมูลการจอง จากนัน้ เคร่อื งแม่ข่ายจะให้ อินเทอร์เน็ตของสรรพสง่ิ เป็นท่นี ิยมอยา่ งมากในการพฒั นาร่วมกบั ระบบ ผใู้ ชง้ านกรอกขอ้ มลู ผจู้ องแลว้ ตรวจสอบขอ้ มลู ว่าผู้จองมสี ทิ ธใิ นการใช้ห้อง สารสนเทศ โดยมเี ครอ่ื งแมข่ า่ ยกลางทจ่ี ะคอยใหบ้ รกิ ารแก่ผใู้ ชผ้ ่านเวบ็ ไซต์ ทท่ี าการจองหรอื ไม่ หากขอ้ มลู ผจู้ องไมถ่ ูกต้องเคร่อื งแมข่ า่ ยจะใหผ้ ูใ้ ชง้ าน ซ่งึ จาลองระบบโดยใช้ XAMPP ฐานขอ้ มูลเป็น MySQL การเขยี นระบบใช้ ทาการกรอกขอ้ มลู ใหม่ หากขอ้ มูลผูใ้ ชง้ านถูกตอ้ ง จะทาการบนั ทึกขอ้ มูล CodeIgniter Web Framework ซ่งึ ท่กี ลา่ วไปเป็นในสว่ นของเคร่อื งแม่ขา่ ย และสง่ ขอ้ มูลใหก้ บั บอร์ด Raspberry Pi หน้าหอ้ งท่ที าการจอง จากนัน้ จะ ส่วนในการเขยี นใน Raspberry Pi ใช้เคร่อื งมอื OpenCV เพ่อื ใช้ในการ ทาการสรา้ งควิ อารโ์ คด้ แลว้ ส่งไปแสดงผลท่อี ุปกรณ์ของผุ้ใช้งานเพ่อื ใชใ้ น เขยี นภาษา Python และภาษา C++ บน Raspberry Pi โดยเคร่อื งมอื ท่ี การเปิดประตูหอ้ ง โดยกระบวนการทางานสว่ นน้ีจะอยใู่ นบลอ็ กดา้ นซา้ ยมอื กล่าวมาจะทางานร่วมกบั camera module ท่รี ะบบใส่เพ่ือมเข้าไปให้ และตรงกลางของรปู ภาพท่ี 2 Raspberry Pi เพ่อื ใชใ้ นการอ่านควิ อาร์โคด้ นอกจากนัน้ ยงั มีไลบราลขี อง zxing [1] เพ่อื ใชใ้ นการเขา้ รหสั ควิ อาร์โคด้ ของเคร่อื งแม่ขา่ ยและถอดรหสั สว่ นถดั มาจะเป็นกระบวนการทางานของบอร์ด Raspberry Pi ซ่งึ จะถูกติดตงั้ อยู่หน้าห้องบรรณปัญญาแต่ละห้องเพ่ือใช้ควบคุมกลอน แมเ่ หลก็ ไฟฟ้า โดยมกี ระบวนการทางานโดยเร่ิมต้นการจะทาการสงั่ ปิด กลอนแม่เหลก็ ไฟฟ้า จากนัน้ จะทาการรอขอ้ มูลจากเคร่ืองแม่ขา่ ย เมอ่ื มี ขอ้ มูลท่ีส่งมาจากเคร่ืองแม่ขา่ ย ซ่ึงจะกระกอบดว้ ยขอ้ มูล 2 ส่วนใหญ่ๆ ไดแ้ ก่ ขอ้ มลู ของควิ อาร์โคด้ ท่ใี ชส้ าหรบั เปิดหอ้ ง และ ช่วงเวลาท่สี ามารถ เปิดหอ้ งได้ จากนัน้ บอร์ดจะเขา้ สู่การตรวจสอบช่วงเวลา และตรวจสอบ กลอ้ งท่ใี ช้สาหรบั อ่านควิ อาร์โคด้ ซ่งึ ใชก้ ระบวนการติดตงั้ OpenCV บน บอรด์ Raspberry Pi 3 โดยหากมคี วิ อาร์โคด้ จากอุปกรณ์ผูใ้ ช้งานมาแสดง 254

การประชมุ วิชาการระดบั ชาติด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ คร้งั ท่ี 11 (NCIT2019) ควิ อาร์โคด้ ของบอรด์ Raspberry Pi 3 หลงั จากท่ผี ู้ดูแลระบบหรือผู้ใชง้ าน 3. ผลและอภปิ รายผล ไดท้ าการเขา้ สรู่ ะบบเรยี บรอ้ ยแลว้ สามารถจองหอ้ งโดยกรอกขอ้ มูลใหค้ รบ ในส่วนการออกแบบหน้าจอในสว่ นการติดต่อกบั ผู้ใช้ของระบบ ดงั รูปท่ี 3 จองหอ้ งคน้ ควา้ เฉพาะกลมุ่ ศูนย์บรรณสารผ่านควิ อาร์โคด้ เป็นการแสดง หน้าจอเมอ่ื เขา้ สกู่ ารจองหอ้ ง โดยมฟี ังก์ชนั การทางาน ดงั น้ี ป่มุ ตารางการ ใชห้ อ้ งประจาวนั , ปฏิทิน, หอ้ งท่ใี หบ้ ริการ, จดั การรายการหอ้ ง, จองหอ้ ง, ตรวจสอบการจองใช้งานหอ้ ง, ควิ อาร์โคด้ , คาแนะนาการใช้งานระบบ, สถติ กิ ารใชง้ านหอ้ ง, รายงาน, ชอ่ื ผเู้ ขา้ ใชร้ ะบบและสามารถกดป่มุ เพ่อื ออก จากระบบได้ แสดงดงั รปู ท่ี 5 – 7 รูปท่ี 3. ภาพแสดงหน้าจอการจองหอ้ ง รูปท่ี 5. ภาพแสดงเมนูการใชง้ าน รปู ท่ี 6. ภาพแสดงหน้าจอรายละเอยี ดหอ้ งทใ่ี หบ้ รกิ าร 2.4 สถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ ในสว่ นอปุ กรณ์ควบคมุ การเปิด-ปิดหอ้ ง ในงานวจิ ยั น้ีใชอ้ ปุ กรณ์ 2 สว่ นดว้ ยกนั ดงั น้ี 1. บอร์ด Raspberry Pi ท่ตี ่อกบั กลอ้ งผา่ นช่อง Camera module 2. ชุดกลอนแมเ่ หลก็ ไฟฟ้าสาหรบั ประตู HIP Magnetic Lock ในงานวิจยั น้ีผู้วจิ ยั ใช้ชุดกลอนแม่เหล็กไฟฟ้าสาหรบั ประตู HIP Magnetic Lock เน่ืองด้วยการทางานของกลอนแม่เหล็กไฟฟ้ า HIP Magnetic Lock สามารถทางานไดท้ ร่ี ะดบั แรงดนั ไฟฟ้า 12 โวลต์ (เชอ่ื มตอ่ แบตเตอร่ี 12 โวลต์) ในขณะท่ีบอร์ด Raspberry Pi ทางานท่ีระดบั แรงดนั ไฟฟ้า 5 โวลต์ ผ่านอะแดป็ เตอร์ ทางผู้วจิ ยั จงึ ไดอ้ อกแบบวงจรและ ใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกสในการปรบั แรงดนั [2] ให้อุปกรณ์ทงั้ สองส่วน สามารถทางานร่วมกนั ดงั น้ี 1. อุปกรณ์ ULN2003A เป็น IC สาหรบั ขบั Relay โดยท่ีขอ้ มูลนาเขา้ เป็น Digital Input (TTL) [3] 2. อปุ กรณ์ Relay เป็นอปุ กรณ์อเิ ลก็ ทรอนิกส์ เพ่อื ทาหน้าท่ใี นการควบคมุ วงจรในการควบคมุ การทางานของกลอนแมเ่ หลก็ ไฟฟ้า [4] โดยอุปกรณ์ทัง้ หมดท่ีใช้ในการควบคุมการเปิด-ปิดห้องถูก เชอ่ื มต่อดงั ท่แี สดงในรปู ท่ี 4 ดงั น้ี รปู ท่ี 4. ภาพแสดงวงจรควบคมุ การเปิด-ปิดหอ้ งดว้ ยกลอนแมเ่ หลก็ ไฟฟ้า รปู ท่ี 7. ภาพแสดงสถติ กิ ารใชห้ อ้ ง 255

การประชุมวิชาการระดับชาติด้านเทคโนโลยสี ารสนเทศ คร้ังท่ี 11 (NCIT2019) ในสว่ นการออกแบบหน้าจอเอาทพ์ ุตของระบบจองหอ้ งคน้ ควา้ เฉพาะ กลมุ่ ศูนยบ์ รรณสาร เมอ่ื ทาการจองเสรจ็ แลว้ จะไดร้ บั ควิ อาร์โคด้ ดงั แสดงใน รปู ท่ี 8 รูปท่ี 10. ภาพแสดงในสว่ นภาพท่ี Camera Module เหน็ เมอ่ื รนั โปรแกรมผา่ นบอรด์ Raspberry Pi รปู ท่ี 8. ภาพแสดงหน้าจอแสดงควิ อารโ์ คด้ 4. สรปุ ผลการวจิ ยั จากการทดลองใชง้ านพบว่าในสว่ นของวงจรควบคมุ การเปิด-ปิด ทางผู้วิจยั ไดท้ ดลองติดตงั้ อุปกรณ์ในงานประชาสมั พนั ธ์สานักวิชา หอ้ งด้วยกลอนแม่เหลก็ ไฟฟ้าสามารถทางานตามการสงั่ งานของบอร์ด สารสนเทศศาสตร์ มหาวิทยาลยั วลยั ลกั ษณ์ ซ่ึงจดั ท่ีหา้ งสรรพสินค้า Raspberry Pi ไดด้ หี ากไฟเลย้ี งจากแบตเตอรแ่ี ละอะแดป็ เตอร์ทางานปกติ เซน็ ทรลั อาเภอเมอื ง จงั หวดั นครศรธี รรมราช เพ่อื ทดลองใชก้ บั ประตูไมท้ ่ี โดยช่วงแรก Raspberry Pi ไมส่ ามารถทางานร่วมกบั อุปกรณ์เปิด/ปิดประตู สงั่ ทา โดยใหผ้ เู้ ขา้ ร่วมบูทตอ้ งทาการลงทะเบียนจองหอ้ งและแสกนควิ อาร์ ได้ เน่ืองจากระดบั แรงดนั ของทงั้ สองอุปกรณ์ใชร้ ะดบั แรงดนั ต่างกนั ทาง โคด้ กอ่ นเขา้ บูท ดงั แสดงในรปู ท่ี 9 และรูปท่ี 10 ทมี ผวู้ จิ ยั จงึ ต้องออกแบบวงจรควบคุมการเปิด-ปิดหอ้ งเพ่อื ใหอ้ ุปกรณ์ท่มี ี ระดบั แรงดนั ต่างกนั สามารถทางานร่วมกนั ได้ โดยวงจรดงั กล่าวช่วยปรบั ระดบั แรงดนั ใหเ้ ท่ากนั ในส่วนของ camera module ท่ตี ่อเขา้ กับบอร์ด Raspberry Pi ไม่สามารถทางานไดใ้ นสภาพแวดลอ้ มท่มี แี สงจา้ หรือมดื เกนิ ไป ทาใหก้ ารอ่านควิ อาร์โคด้ ในบางช่วงใชเ้ วลานานหรอื อ่านไมส่ าเรจ็ ซ่ึงทางผู้วิจัยจะทาการศึกษาเพิ่มเติมในงานวิจยั ถัดไปเก่ียวกับการ ประมวลผลภาพ รูปท่ี 9. ภาพแสดงการเชอ่ื มตอ่ วงจรควบคมุ การเปิด-ปิดหอ้ งดว้ ย เอกสารอ้างอิง กลอนแมเ่ หลก็ ไฟฟ้า [1] Zeng Zijian, \"Research and implementation on two dimensional code QR Code[D]\", University of Electronic Science and technology of China, 2010. [2] Muhammad Bilal Khan, Muhammad Owais, \"Automatic power factor correction unit\", Computing Electronic and Electrical Engineering (ICE Cube) 2016 International Conference on, pp. 283-288, 2016. [3] Kavita S. Shinde, S. S. Katariya, \"An Innovative Transient Free Adaptive SVC for Reactive Power Compensation and PF Correction Using ARM Controller\", Convergence in Technology (I2CT) 2018 3rd International Conference for, pp. 1-5, 2018. [4] Pawani Porambage, Ahsan Manzoor, Madhsanka Liyanage, Andrei Gurtov, Mika Ylianttila, \"Managing Mobile Relays for Secure E2E Connectivity of Low-Power IoT Devices\", Consumer Communications & Networking Conference (CCNC) 2019 16th IEEE Annual, pp. 1-7, 2019. 256

การประชุมวชิ าการระดับชาติดา้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ คร้งั ที่ 11 (NCIT2019) การพฒั นาระบบสารสนเทศเพื่อใช้ในการเบิกจ่ายหน่วยงานภาครฐั ในโรงพยาบาลเอกชน กรณีศึกษา โรงพยาบาลการญุ เวช สขุ าภิบาล 3 Development of information system for use in disbursement of government agencies in a private hospital, case study of Karunvej Sukhpiban 3 Hospital ภานุพงศ์ ซ่อื ภกั ดี อรรณพ หมนั ่ สกุล Panupong Suepakdee Annop Monsakul คณะเทคโนโลยสี ารสนเทศ สถาบนั เทคโนโลยไี ทย-ญปี่ ่นุ คณะเทคโนโลยสี ารสนเทศ สถาบนั เทคโนโลยไี ทย-ญปี่ ่นุ Faculty of Information Technology Faculty of Information Technology Thai-Nichi Institute of Technology Thai-Nichi Institute of Technology กรงุ เทพ / ประเทศไทย กรงุ เทพ / ประเทศไทย Bangkok / Thailand Bangkok / Thailand [email protected] [email protected] บทคดั ย่อ — การวิจยั ครงั้ นี้มีวตั ถปุ ระสงคเ์ พ่ือ 1) เพื่อพฒั นาระบบ develop Create a system to check historical data By developing a นาส่งขอ้ มูลสานกั งานหลกั ประกนั สขุ ภาพแห่งชาติ (สปสช.) 2) เพื่อพฒั นา program in the form of Windows Application using the Visual Basic สรา้ งระบบนาส่งข้อมลู สานักงานประกนั สงั คม (สปส.) และ 3) เพอื่ พฒั นา language to develop the program and use SQL as a link command in the สรา้ งระบบตรวจสอบข้อมลู ยอ้ นหลงั โดยพฒั นาโปรแกรมในรปู แบบของ database And assess the appropriateness of the program By 3 experts Windows Application โดยใช้ภาษา Visual Basic พฒั นาโปรแกรมและใช้ selected a specific sample group And 30 staff members who worked in ภาษา SQL เป็นคาสงั่ ในการเชื่อมโยงในฐานข้อมลู และประเมินความ the hospital for medical treatment, selected by means of selection By เหมาะสมในการนาโปรแกรม โดยผ้เู ชี่ยวชาญ จานวน 3 คน เลอื กกลมุ่ using the Black-Box Testing method. Statistics used in data analysis are ตวั อยา่ งแบบเฉพาะเจาะจง และเจ้าหน้าท่ีที่ปฏิบตั ิงานของโรงพยาบาล percentage, mean การญุ เวช สขุ าภิบาล 3 จานวน 30 คน คดั เลือกด้วยวิธีการเลือก โดยใช้แบบ ประเมินด้วยวิธี Black-Box Testing สถิติท่ีใช้ในการวิเคราะหข์ ้อมลู ได้แก่ The results showed that 1) The results of the program evaluated by ร้อยละ ค่าเฉล่ีย the experts in the overall level were satisfied at the level of 4.22, the standard deviation was 0.35 2) The results of the program evaluated by ผลการวิจยั พบว่า 1) ผลการประเมินโปรแกรมโดยผ้เู ช่ียวชาญใน the experts in the overall satisfaction were in The level is 4.18. The ภาพรวมมีความพึงพอใจอย่ใู นระดบั มาก เท่ากบั 4.22 ค่าเบี่ยงเบน standard deviation is equal to 0.48 3) The results of the program มาตรฐาน เท่ากบั 0.35 2) ผลการประเมินโปรแกรมโดยผ้เู ชี่ยวชาญใน evaluated by the experts in the overall level are as high as 4.29 The ภาพรวมมีความพึงพอใจอย่ใู นระดบั มาก เท่ากบั 4.18 ค่าเบย่ี งเบน standard deviation is equal 0.44 and 4) The results of the program มาตรฐาน เท่ากบั 0.48 3) ผลการประเมินโปรแกรมโดยผ้เู ชี่ยวชาญใน evaluated by the experts in the overall level were satisfied at the level of ภาพรวมมีความพึงพอใจอย่ใู นระดบั มาก เท่ากบั 4.29 ค่าเบย่ี งเบน 4.28 The standard deviation is equal to 0.53 It is satisfactory for the มาตรฐาน เท่ากบั 0.44 และ 4) ผลการประเมินโปรแกรมโดยผ้เู ช่ียวชาญใน experts and staff at the Karunvej Sukphibal 3 Hospital ภาพรวมมีความพึงพอใจอย่ใู นระดบั มาก เท่ากบั 4.28 ค่าเบีย่ งเบน มาตรฐาน เท่ากบั 0.53 เป็นที่พงึ พอใจของผเู้ ชี่ยวชาญและเจ้าหน้าท่ีที่ Keywords — Develop, Windows Application, Visual Basic, SQL ปฏิบตั ิงานของโรงพยาบาลการญุ เวช สุขาภิบาล 3 1. บทนา คำสำคญั — พฒั นำระบบ, Windows Application, Visual Basic, SQL โรงพยาบาลการุญเวช สุขาภิบาล 3 ซ่ึงเป็นโรงพยาบาล เอกชนท่ไี ด้เขา้ ร่วมโครงการกบั หน่อยงานของรฐั ของหน่วยงานภาครฐั ABSTRACT — The purpose of this research is to: 1) to develop a จานวน 2 หน่วยงาน คอื สานักงานประกนั สงั คม (สปส.) และสานักงาน data delivery system of the National Health Security Office (NHSO) 2) to หลกั ประกนั สุขภาพแหง่ ชาติ (สปสช.) develop a delivery system for the Social Security Office (SSO) and 3) to 257

การประชุมวิชาการระดับชาติดา้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครงั้ ที่ 11 (NCIT2019) ในปัจจุบนั นัน้ ทางหน่วยงาน สปส. ต้องการขอ้ มูลของผเู้ ขา้ ภาครฐั ในโรงพยาบาลเอกชน กรณศี กึ ษา โรงพยาบาลการญุ เวช สขุ าภบิ าล รับการรักษาในรูปแบบของไฟล์ Microsoft Access ซ่ึงในปัจจุบันได้มี 3เพ่อื ก่อให้เกดิ การปรบั ปรุงและเป็นแนวทางพฒั นาการปฏิบตั ิงานเวช กระบวนการทางานดว้ ยวธิ ี นาขอ้ มลู จากฐานขอ้ มลู ออกมาใหอ้ ย่ใู นรปู แบบ ระเบยี นต่อไปในอนาคต Microsoft Excel แล้วทาการจัดเรียงข้อมูลใหม่ เพ่ือนาเข้าสู่ Microsoft Access เน่ืองจากรูปแบบการทางานในลักษณะดังกล่าวน้ี ทาให้เกิด 2. งานวจิ ยั และทฤษฎที เ่ี กย่ี วขอ้ ง ขอ้ ผดิ พลาดระหว่างทางได้โดยง่าย โดยถ้าไม่สามารถนาไฟล์เขา้ ส่รู ะบบ ในการวจิ ยั เรอ่ื งการพฒั นาระบบสารสนเทศเพอ่ื ใชใ้ นการเบกิ จ่าย ของสานกั งานประกนั สงั คม (สปส.) ได้ จงึ ตอ้ งกลบั มาแกไ้ ขไฟล์ Microsoft หน่วยงานภาครฐั ในโรงพยาบาลเอกชน กรณศี กึ ษา โรงพยาบาลการุญเวช Access โดยตรวจสอบกบั ขอ้ มลู ทอ่ี ย่ใู น ฐานขอ้ มลู ของโรงพยาบาล แลว้ สขุ าภบิ าล3 ผวู้ จิ ยั ไดท้ าการทบทวนวรรณกรรมและรวบรวมแนวคดิ ทฤษฎี จึงนาเข้าใหม่ ดงั นัน้ เพ่ือลดขนั้ ตอนการทางาน รวมถึงความผิดพลาด และงานวจิ ยั ทเ่ี กย่ี วขอ้ งโดยครอบคลุมเน้อื หาสาระสาคญั ดงั น้ี ระหว่างทางของขอ้ มูลจงึ ได้ออกแบบระบบทไ่ี ม่ต้องทางานโดยผ่านไฟล์ Microsoft Excel โดยใหส้ รา้ งไฟล์ Access พรอ้ มนาเขา้ สู่ระบบของ สปส 2.1 สานกั งานประกนั สงั คมและสานกั งานหลกั ประกนั สุขภาพ ได้ทันที ในส่วนของสานักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ (สปสช.) แหง่ ชาติ เน่ืองจากเป็นขอ้ มลู ใหม่ทไ่ี มม่ กี ารขอขอ้ มลู มาก่อน ซง่ึ ในปัจจุบนั ใชว้ ธิ กี าร ทางานแบบ สรา้ งไฟล์ XML ขน้ึ มาแลว้ ใส่ขอ้ มลู ตามแฟ้มประวตั ขิ องผปู้ ่วย 2.1.1 สานกั งานประกนั สงั คม โดยตรง ซ่งึ การทางานในลกั ษณะน้ี ทาใหเ้ สยี เวลาค่อนขา้ งมาก การเรยี ก 2.1.2 สานกั งานหลกั ประกนั สขุ ภาพแห่งชาติ เกบ็ เงนิ จากสานกั งานหลกั ประกนั สุขภาพแห่งชาติ (สปสช.)จงึ มคี วามลา่ ชา้ 2.1.3 UCEP คอื ตามไปดว้ ย ดงั นนั้ จงึ ไดจ้ ดั ทาระบบขน้ึ มาเพอ่ื เรยี กขอ้ มลู จากฐานขอ้ มูล 2.1.4 แผนกเวชระเบยี น ในโรงพยาบาล ของโรงพยาบาล แล้วจดั ส่งไฟล์ผ่านทาง Email ของหน่วยงานสานักงาน 2.2 ระบบฐานขอ้ มลู หลกั ประกนั สุขภาพแหง่ ชาติ (สปสช.) 2.3 ระบบคลงั ขอ้ มลู 2.4 เครอ่ื งมอื ทใ่ี ชใ้ นการพฒั นา และในส่วนของฝ่ายเวชระเบยี น เน่อื งจากผใู้ ชส้ ทิ ธเิ ขา้ รบั การ 2.5 งานวจิ ยั ทเ่ี กย่ี วขอ้ ง รกั ษาจากสานักงานประกนั สงั คม (สปส.) มเี ป็นจานวนมากท่มี กี ารแจง้ 2.1.1 สานกั งานประกนั สงั คม [3] เปลย่ี นสทิ ธใิ นการเลอื กใชส้ ถานพยาบาลในการเขา้ รบั การรกั ษา ซ่งึ ทาง สานกั งานประกนั สงั คม คอื สานกั งานทใ่ี หห้ ลกั ประกนั แก่ลูกจ้าง โรงพยาบาลจะไม่ทราบถึงการเปล่ียนแปลงสิทธิน้ี จึงทาให้ข้อมูลเวช กรณีประสบอนั ตราย หรอื เจบ็ ป่วยดว้ ยโรคอนั เน่ืองมาจากการทางาน โดย ระเบยี นของผปู้ ่วยทไ่ี มม่ กี ารเคลอ่ื นไหว มปี รมิ าณทเ่ี พมิ่ ขน้ึ เป็นจานวนมาก อาศยั กองทนุ ประกนั สงั คม ทใ่ี หห้ ลกั ประกนั แก่ผทู้ อ่ี ย่ใู นระบบประกนั สงั คม ส่งผลใหก้ ารจดั เกบ็ แฟ้มเอกสารของผูเ้ ขา้ รบั การรกั ษาตอ้ งใชพ้ ้นื ท่ใี นการ ใหไ้ ด้รบั ประโยชน์ทดแทน เมอ่ื ประสบอนั ตรายหรอื เจ็บป่ วย ทุพพลภาพ จดั เกบ็ แฟ้มเอกสารเป็นจานวนมาก ทางโรงพยาบาลมคี วามจาเป็นในการ หรอื ตาย ซง่ึ ไมเ่ กดิ จากการทางาน รวมทงั้ กรณีคลอดบุตร สงเคราะหบ์ ุตร คดั กรองขอ้ มลู ผทู้ เ่ี ขา้ รบั การรกั ษาทไ่ี มม่ กี ารเคลอ่ื นไหวออกจากระบบการ ชราภาพและว่างงาน จดั เกบ็ แฟ้มขอ้ มลู ทเ่ี ป็นเอกสาร ทางผศู้ กึ ษาจงึ เลง็ เหน็ ถงึ ความสาคญั ของ 2.1.2 สานกั งานหลกั ประกนั สขุ ภาพแห่งชาติ [1] ปัญหาน้ี จงึ ไดจ้ ดั ทาระบบ คดั กรองขอ้ มลู เวชระเบยี นของผเู้ ขา้ รบั การรกั ษา สานกั งานหลกั ประกนั สุขภาพแห่งชาติ (สปสช.) คอื องคก์ รของรฐั ทไ่ี มม่ กี ารเคลอ่ื นไหวย้อนหลงั เพ่อื ทาการคดั แยกออกมาแลว้ ทางฝ่ายเวช ตาม พ.ร.บ.หลกั ประกนั สขุ ภาพแหง่ ชาติ พ.ศ. 2545 ภายใตก้ ารกากบั ดูแล ระเบยี นจะดาเนินขนยา้ ยออกจากพน้ื ทต่ี ่อไปซง่ึ การศกึ ษาคน้ ควา้ อสิ ระเล่ม ของรฐั มนตรวี ่าการกระทรวงสาธารณสุข ในฐานะประธานคณะกรรมการ น้ี จะกล่าวถึงระบบสารสนเทศ ทส่ี ามารถช่วยลดขนั้ ตอนการทางานของ หลักประกันสุขภาพแห่งชาติ โดย สปสช. ทาหน้าท่ีเป็ นสานักงาน ฝ่าย เวชระเบยี นและ ศูนย์ประมวลผลขอ้ มลู ดาเนินไปไดง้ ่ายและสะดวก เลขานุ การของคณะกรรมการหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ และ รวดเรว็ คณะกรรมการควบคุมคุณภาพและมาตรฐานบริการสาธารณสุข ซ่ึงมี ภารกจิ หลกั ในการบรหิ ารจัดการเงนิ กองทุนหลกั ประกนั สุขภาพแห่งชาติ [2]ความสมบรู ณ์ของเวชระเบยี นจงึ เป็นตวั ชว้ี ดั คุณภาพท่ี ใหเ้ กดิ ประสทิ ธภิ าพสูงสุด รวมทงั้ พฒั นาระบบบรกิ ารสาธารณสุขเพ่อื ให้ สาคญั ในการให้บรกิ ารผู้ป่ วย เวชระเบียนผู้ป่ วยเป็นแหล่งขอ้ มูลทม่ี กี าร ประชาชนเขา้ ถงึ บรกิ ารทม่ี คี ณุ ภาพไดม้ าตรฐาน และดว้ ยการบรหิ ารจดั การ บนั ทกึ การใหบ้ รกิ ารพยาบาลผู้ป่ วยอย่างต่อเน่ือง ซ่งึ แพทย์สามารถท่จี ะ เงนิ กองทุนหลกั ประกนั สุขภาพแห่งชาติได้อย่างมปี ระสทิ ธภิ าพ โปร่งใส นามาใชป้ ระโยชน์ในการวางแผนรกั ษาผปู้ ่วย ตลอดจนเป็นขอ้ มลู ในการให้ สามารถตรวจสอบได้ และเกดิ ประโยชน์สงู สดุ ต่อประชาชน รหสั โรคและรหสั หตั ถการ เพ่อื ขอรบั ค่าชดเชยค่าบรกิ ารทางการแพทย์ 2.1.3 UCEP คอื หากเวชระเบยี นทบ่ี นั ทกึ ไม่มคี วามสมบรู ณ์ ไมม่ คี ุณภาพกจ็ ะส่งผลกระทบ UCEP คอื นโยบายรฐั บาล “เจบ็ ป่วยฉุกเฉินวกิ ฤต มสี ทิ ธทิ ุก โดยตรงต่อผรู้ บั บรกิ าร ในการทจ่ี ะไดร้ บั การรกั ษาพยาบาล เพราะถา้ แพทย์ ท่ี” Universal Coverage for Emergency Patients (UCEP) กรณีเข้ารับ ผรู้ กั ษาไดข้ อ้ มลู ไมค่ รบถ้วน ไม่ถูกต้อง กอ็ าจทาใหไ้ ดร้ บั การวางแผนการ การรักษาในโรงพยาบาลเอกชนนอกคู่สัญญา 3 กองทุน(กองทุน รกั ษาทาไดไ้ ม่เต็มประสทิ ธภิ าพ รวมถงึ ส่งผลต่อขอ้ มลู ทจ่ี ะนามาใชใ้ นการ หลกั ประกนั สุขภาพถ้วนหน้า, กองทุนประกนั สงั คม กองทุนสวสั ดิการ ใหร้ หสั โรคและรหสั ผ่าตดั ซ่งึ อาจมผี ลทาใหโ้ รงพยาบาลสูญเสยี รายไดจ้ าก รกั ษาพยาบาลข้าราชการ) และในอนาคตจะขยายไปยงั กองทุนต่างๆ การขอรบั ชดเชยค่าบรกิ ารทางการแพทย์ เพ่อื ใหเ้ กดิ ความครอบคลุม ไม่ใหเ้ กดิ ความเหลอ่ื มล้าในการรกั ษาพยาบาล ผปู้ ่วยฉุกเฉินวกิ ฤตอนั จะทาใหผ้ ปู้ ่วยฉุกเฉนิ วกิ ฤตไดร้ บั การคุม้ ครองสทิ ธิ จากปั ญหาดังกล่าวข้างต้น การศึกษาน้ีจึงสนใจท่ีจะ ในการเขา้ ถึงบรกิ าร อย่างปลอดภยั โดยไม่มเี ง่อื นไขในการเรยี กเก็บค่า ทาการศกึ ษาการพฒั นาระบบสารสนเทศเพ่อื ใชใ้ นการเบกิ จ่ายหน่วยงาน 258

การประชุมวิชาการระดับชาติดา้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ ครงั้ ท่ี 11 (NCIT2019) รกั ษาพยาบาล เพ่อื ใหไ้ ม่เป็นอุปสรรคและความเสย่ี งของการดูแลรกั ษา ภาษา SQL ในการโตต้ อบระหว่างกนั กบั ผใู้ ชด้ ว้ ยการสรา้ ง การเรยี กดู และ โดยไมต่ อ้ งเสยี ค่าใชจ้ ่ายภายใน 72 ชวั่ โมงหรอื พน้ ภาวะวกิ ฤต การบารุงรกั ษาฐานขอ้ มูล DBMS ยงั มหี น้าทใ่ี นการรกั ษาความมนั่ คงและ ความปลอดภยั ของขอ้ มลู รวมถงึ การสารองขอ้ มูลและการกูค้ นื ขอ้ มูล ใน 1). ใครบา้ งทใ่ี ชส้ ทิ ธนิ ้ีได้ ผูท้ จ่ี ะใชส้ ทิ ธนิ ้ีไดต้ ้อง เป็นผูป้ ่ วย กรณขี อ้ มลู เกดิ ความเสยี หาย ฉุกเฉินวกิ ฤต ทเ่ี ขา้ รบั การรกั ษาในโรงพยาบาลเอกชน ในพ้ืนทท่ี ่อี ยู่ใกล้ และเป็นโรงพยาบาลเอกชนนอกคสู่ ญั ญากบั กองทนุ ทผ่ี ปู้ ่วยมสี ทิ ธิ์โดยเรม่ิ 2.3 ระบบคลงั ขอ้ มลู [5] ท่ีสามกองทุนก่อน คือ กองทุนหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ,กองทุน ระบบคลงั ข้อมูล (Data Warehouse) หมายถึงฐานข้อมูลขนาด ประกนั สงั คม ,กองทนุ สวสั ดกิ ารรกั ษาพยาบาลขา้ ราชการ ใหญ่ขององค์กรหรอื หน่วยงานหน่ึงซ่งึ เก็บรวบรวมขอ้ มูลจากฐานขอ้ มลู ระบบงานประจาวัน หรือเรียกอีกอย่างว่า Operational Database และ 2) เจ็บป่ วยฉุกเฉินแค่ไหนถงึ จะใชส้ ทิ ธิ UCEP ได้ ผู้ทจ่ี ะใช้ ฐานขอ้ มลู อ่นื ภายนอกองค์กร หรอื เรยี กว่า External Database โดยขอ้ มลู สทิ ธนิ ้ีไดต้ ้องเป็นผูป้ ่ วยฉุกเฉินวิกฤต ตามหลกั เกณฑ์การคดั แยกผู้ป่ วย ท่ีถูกจดั เก็บในคลงั ข้อมูลนัน้ มวี ัตถุประสงค์ในการนามาใช้งานและมี ฉุกเฉนิ ท่ี กพฉ. ประกาศกาหนด และ รายละเอยี ดเกณฑก์ ารคดั แยกผปู้ ่วย ลกั ษณะของการจดั เก็บแตกต่าง ไปจากขอ้ มลู ในฐานขอ้ มลู ระบบงานอ่นื ฉุกเฉนิ วกิ ฤต ท่ี สพฉ. กาหนดกรณีกลุ่มอาการฉุกเฉินวกิ ฤต คอื หมดสติ โดยขอ้ มลู ในคลงั ขอ้ มลู จะถูกนามาใชเ้ พอ่ื สนบั สนุนการตดั สนิ ใจ บรหิ ารงาน ไมร่ สู้ กึ ตวั ไม่หายใจ หายใจเรว็ หอบเหน่ือยรุนแรง หายใจตดิ ขดั มเี สยี งดงั ของผูบ้ รหิ าร โดยเฉพาะการเป็นขอ้ มูลพ้นื ฐานให้กบั ระบบงาน เพ่อื การ ซมึ ลง เหงอ่ื แตก ตวั เยน็ หรอื มอี าการชกั รว่ ม เจบ็ หน้าอกเฉยี บพลนั รนุ แรง บรหิ ารงานอ่นื เช่น ระบบสนับสนุนการตดั สนิ ใจ และระบบลกู คา้ สมั พนั ธ์ แขนขาอ่อนแรงครง่ึ ซกี พดู ไม่ชดั แบบปัจจุบนั ทนั ด่วน หรอื ชกั ต่อเน่ืองไม่ เป็นตน้ หยุด หรอื มอี าการอ่นื ร่วม ท่มี ผี ลต่อการหายใจระบบการไหลเวยี นโลหติ 2.4 เครอ่ื งมอื ทใ่ี ชใ้ นการพฒั นา [9] และระบบสมองทอ่ี าจเป็นอนั ตรายต่อชวี ติ วิ ชวลเบสิ ก (อัง ก ฤ ษ : Visual Basic) ห รือ VB เ ป็ น ภ า ษ า 3) เมอ่ื รกั ษาครบ 72 ชวั่ โมงแลว้ กระบวนการขนั้ ตอนส่งต่อ โปรแกรมแบบ GUI สรา้ งโดยบรษิ ทั ไมโครซอฟท์ ภาษาน้ีเป็นหน่งึ ในภาษา ผปู้ ่วยไปรบั การรกั ษาต่อในโรงพยาบาลจะดาเนินการอย่างไร ศนู ยป์ ระสาน โปรแกรมยอดนยิ มสาหรบั โปรแกรมทใ่ี ชใ้ นดา้ นธุรกจิ คุม้ ครองสทิ ธผิ ูป้ ่ วยฉุกเฉินวิกฤตของสถาบนั การแพทย์ฉุกเฉินแห่งชาติ (ศคส. สพฉ.) รบั ทราบวา่ มผี ปู้ ่วยวกิ ฤตเขา้ ระบบ เมอ่ื โรงพยาบาลเอกชนมี ภาษาน้ีพฒั นามาจากภาษาเบสกิ และยงั ไดพ้ ฒั นาต่อเป็นภาษา ก า ร ป ร ะ เ มิน แ ล ะ บัน ทึก กา ร ป ร ะ เ มิน ผู้ป่ ว ย ใ น ร ะ บ บโ ปร แกร ม VB.NET อกี ดว้ ย วชิ วลเบสิกสนับสนุน Rapid Application Development Preauthorization และ ศูนยป์ ระสานคุม้ ครองสทิ ธผิ ู้ป่วยฉุกเฉินวกิ ฤตของ (RAD) ทงั้ ดา้ นการพฒั นาโปรแกรมประยกุ ต์แบบ graphical user interface สถาบันการแพทย์ฉุกเฉินแห่งชาติ (ศคส.สพฉ.) จะแจ้งต่อให้กองทุน (GUI) , การเข้าถึงฐานข้อมูลโดยใช้การเช่ือมต่อแบบ DAO, RDO, เจา้ ของสทิ ธทิ ราบโดยเรว็ เพอ่ื ใหก้ องทุนเจา้ ของสทิ ธดิ าเนินการประสานไป หรอื ADO, และการสร้าง ActiveX control จุดเด่นอีกอย่างหน่ึงของวชิ วล ยงั โรงพยาบาลตน้ สงั กดั ของผปู้ ่วย เพ่อื เตรยี มการรบั ยา้ ยผปู้ ่วยเขา้ ส่รู ะบบ เบสิกคือนักเขียนโปรแกรมสามารถนาโปรแกรมประยุกต์หลาย ๆ ปกติให้ได้ทันภายใน 72 ชัว่ โมงหลังจากท่ีผู้ป่ วยได้รับการรักษาท่ี โปรแกรมมารวมกันในโปรแกรมเดียว และยังสามารถประยุกต์ใช้ โรงพยาบาลเอกชน เมอ่ื ครบ 72 ชวั่ โมงแลว้ หรอื พน้ ภาวะวกิ ฤตแลว้ คอมโพเนนต์ของวชิ วลเบสกิ ทม่ี เี ตรยี มไวใ้ หแ้ ลว้ ไดอ้ กี ดว้ ย 2.1.4 แผนกเวชระเบยี น ในโรงพยาบาล 2.5 งานวจิ ยั ทเ่ี กย่ี วขอ้ ง เวชระเบียน หมายถึง การรวบรวมข้อเท็จจริงเก่ียวกับ บุญรกั ษ์ กฤษวงษ์ (2553) [6] พฒั นาระบบสารสนเทศการ สุขภาพของผู้ป่ วยและประวตั ิสุขภาพรวมถึง ประวตั ิการเจ็บป่ วยในอดตี จดั การเบกิ จ่ายงบประมาณของกองนโยบายและแผน มหาวทิ ยาลยั ราช และในปัจจุบนั และการรกั ษาซง่ึ จดบนั ทกึ ไวโ้ ดยแพทย์ ผดู้ ูแล เวชระเบยี น ภฎั เชยี งใหม่ จะต้องบนั ทกึ ตามเวลาทศ่ี กึ ษาดูแลผูป้ ่ วย และควรจะต้องมขี อ้ มลู ท่เี พยี ง พอท่จี ะต้องบอกใหท้ ราบถึงการพเิ คราะห์โรค และการดูแลรกั ษาโรคได้ เพอ่ื สรา้ งระบบน้ีโดยการรวบรวมขอ้ มลู เกย่ี วกบั ระบบการ และตอ้ งเป็นเอกสารทถ่ี ูกตอ้ งครบถว้ น จัด ก า ร ศึก ษ า เ อ ก ส า ร แ ล ะ สัม ภ า ษ ณ์ เ จ้ า ห น้ า ท่ี ง า น แ ผ น ง า น แ ล ะ งบประมาณ กองนโยบายและแผนทาให้สามารถวเิ คราะห์ระบบงานใน 2.2 ระบบฐานขอ้ มลู [4] ปัจจุบันเก่ียวกับรูปแบบการดาเนินงาน ขัน้ ตอนและเง่ือนไขของ ระบบฐานขอ้ มลู คอื ศนู ยร์ วมของขอ้ มลู ต่างๆ ทม่ี คี วามสมั พนั ธ์กนั ระบบงาน เพ่อื นาขอ้ มลู ทไ่ี ดม้ าประเมนิ วเิ คราะห์ เป็นขอ้ มลู ต่างๆ เพอ่ื (Relationship) โดยมกี ระบวนการจดั หมวงหม่ขู อ้ มลู อย่างมรี ะเบยี บแบบ ดาเนินการวเิ คราะห์ความต้องการของระบบใหม่ และได้ศกึ ษาความรู้ แผน ก่อใหเ้ กดิ ฐานขอ้ มลู ทเ่ี ป็นแหล่งรวมของขอ้ มลู จากแผนกต่างๆซ่งึ ถกู เพม่ิ เตมิ จากเอกสารทเ่ี กย่ี วขอ้ งทงั้ หมดการใชร้ ะบบฐานขอ้ มลู มายเอสควิ จดั เกบ็ ไวอ้ ย่างมรี ะบบภายในฐานขอ้ มลู ชุดเดยี ว โดยผใู้ ชง้ านแต่ละแผนก แอล การเขยี นโปรแกรมดว้ ยภาษาพเี อชพี ระบบน้คี รอบคลุมการทางาน สามารถเขา้ ถงึ ขอ้ มลู สว่ นกลางน้ีเพอ่ื นาไปประมวลผลร่วมกนั ได้ และการท่ี ตัง้ แต่การบันทึกข้อมูลงบประมาณ จดั ทาหนังสือขออนุมตั ิเบิกจ่าย มศี นู ยก์ ลางขอ้ มลู เพยี งแหลง่ เดยี ว รวมถงึ ความสามารถในการเขา้ ถงึ ขอ้ มลู งบประมาณผ่านระบบและการออกรายงานขอ้ มลู สารสนเทศและรายงาน เพ่อื ใชง้ านร่วมกนั ไดจ้ ะช่วยแกไ้ ขปัญหาความซ้าซอ้ นของขอ้ มลู ขอ้ มลู ใน สาหรบั ผบู้ รหิ าร ฐานข้อมูลจะไม่ผูกติดกบั โปรแกรม กล่าวคือ จะมคี วามอิสระในข้อมูล (Program-Data Independence) โดยผ่านกระบวนการจดั การฐานขอ้ มลู นิภาพร ยศม่าว (2551) [7] พฒั นาระบบสารสนเทศเพ่อื (Database Management Systems: DBMS)เป็นซอฟต์แวรส์ าหรบั ใชเ้ ป็น ประมาณการรายรบั -รายจ่ายและรายงานผลการใชจ้ ่ายเงนิ กรณศี กึ ษา เคร่อื งมอื ของผู้ใชเ้ พ่อื โต้ตอบกบั ฐานขอ้ มลู จะประกอบด้วยฟังชนั่ หน้าท่ี คณะเทคโนโลยสี ารสนเทศ มหาวทิ ยาลยั เทคโนโลยพี ระจอมเกลา้ พระ ต่าง ๆ ในการจดั การเกบ็ ขอ้ มูล รวมทงั้ ภาษาท่ใี ชท้ างานกบั ขอ้ มลู มกั ใช้ นครเหนอื 259

การประชมุ วิชาการระดับชาติดา้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครง้ั ท่ี 11 (NCIT2019) เพ่อื ช่วยในการบรหิ ารจดั การด้านงบประมาณในแต่ละปี ทาการศกึ ษาวเิ คราะห์ออกแบบระบบสารสนเทศของโรงพยาบาล โดยมี การศกึ ษาของผบู้ รหิ ารใหม้ ปี ระสทิ ธภิ าพ โดยศกึ ษาถงึ ปัญหาและความ หน่วยงานประมวลผลขอ้ มลู และหน่วยงานเวชระเบยี น ของโรงพยาบาล เป็นไปไดข้ องการพฒั นาระบบ ซง่ึ ไดจ้ ากการสอบถามและรวบรวมขอ้ มลู การุญเวช สุขาภบิ าล 3 เป็นกรณศี กึ ษา ต่าง ๆจากฝ่ ายแผนงาน และผู้บรหิ ารท่เี ก่ยี วข้องกบั การใช้งานระบบ ดงั กล่าวนาขอ้ มลู มาวเิ คราะห์เพอ่ื หาแนวทางแกไ้ ข และทาการออกแบบ ขนั้ ตอนการดาเนินการวจิ ยั ระบบในแต่ละส่วนทเ่ี ก่ยี วข้อง เช่น ออกแบบกระบวนการทางานของ ในการพฒั นาระบบสารสนเทศ โรงพยาบาลการุญเวช ระบบ ออกแบบเสน้ ทางการไหลของขอ้ มูล ออกแบบระบบฐานขอ้ มลู และหน้าในส่วนทใ่ี ชต้ ดิ ต่อกบั ผูใ้ ช้งาน ออกแบบการประเมนิ ผลการใช้ สุขาภบิ าล 3 ผวู้ จิ ยั ไดแ้ บ่งขนั้ ตอนดาเนินการวจิ ยั ของแต่ละระบบออกเป็น งานระบบและนาข้อมูลท่ีออกแบบทงั้ หมดทาการพัฒนา และส่งให้ 5 ขนั้ ตอน ดงั ต่อไปน้ี ผเู้ กย่ี วขอ้ งทาการทดสอบระบบเพอ่ื ประเมนิ ความพงึ พอใจมี 1. การศกึ ษาและรวบรวมขอ้ มลู ของระบบ พริ ุฬห์ แสนแพง (2555) [8] การปฏิบตั ิติงานเวชระเบยี น 2. วเิ คราะหร์ ะบบ ผู้ป่ วยในกับการเบิกชดเชยค่าบริการทางการแพทย์ กรณีศึกษา 3. การออกแบบระบบ โรงพยาบาลกลาง การวจิ ยั ครงั้ น้ีมจี ุดมุ่งหมายเพ่อื ศึกษาแรงจูงใจและ 4. เฟรมเวริ ค์ ระบบ ความรู้ในการปฏิบัติติงานเวชระเบียนผู้ป่ วยในท่ีเก่ยี วขอ้ งกับการเบกิ 5. การประเมนิ ผลของระบบ ชดเชยค่าบริการทางการแพทย์เพ่ือหาแนวทางในการพฒั นางานเวช 1. การศกึ ษาและรวบรวมข้อมลู ระเบียน โดยใช้แบบสอบถามในการเก็บรวบรวมขอ้ มูล จากแพทย์ เขา้ พนกั งานเวชสถติ ิ และเจา้ หน้าทศ่ี นู ยป์ ระกนั สุขภาพ วเิ คราะหข์ อ้ มลู โดยใช้ ในการศกึ ษาและรวบรวมขอ้ มูลเพ่อื การพฒั นาระบบสารสนเทศ สถิติเชงิ พรรณนาอนั ได้แก่ การแจกแจงความถ่ี ร้อยละ ค่าเฉล่ีย ส่วน เพ่อื คดั กรอง แฟ้มประวตั คิ นไขท้ ไ่ี ม่มกี ารเคล่อื นไหว กรณีศกึ ษาฝ่ายเวช เบย่ี งเบนมาตรฐาน และตารางไขว้ (Crosstab) โดยผลการศกึ ษาในส่วน ทะเบยี น โรงพยาบาลการุญเวช สุขาภบิ าล 3 ทางผูพ้ ฒั นาไดแ้ บ่งหวั ข้อ แรงจูงในและการใหค้ วามสาคญั กับการปฏบิ ตั ติ ิเวชระเบยี นผู้ป่ วยพบว่า การศกึ ษาและรวบรวมขอ้ มลู ของระบบดงั น้ี ประมาณร้อยละ 60 ของแพทย์ให้ความสาคญั กบั การสรุปคาวินิจฉัยใน ระดบั สูง โดยแพทย์ส่วนใหญ่ให้ความสาคญั ต่อภาระงาน คอื การตรวจ การศึกษาความเป็นไปได้ เป็นการศึกษาในด้านงบประมาณ รักษา งานสรุปคาวินิจฉัย งานสอนนักศึกษาแพทย์และงานบริการ เคร่อื งมอื และอุปกรณ์ รวมถงึ รูปแบบการจดั เกบ็ ขอ้ มลู ผูป้ ่ วย เพ่อื หาทาง ตามลาดบั รอ้ ยละ 80 ของเจา้ หน้าทพ่ี นกั งานเวชสถติ ิใหค้ วามสาคญั ในการ เลอื กทด่ี ที ส่ี ุดในการพฒั นา โดยเมอ่ื ศกึ ษาแลว้ พบว่า เคร่อื งมอื ทใ่ี ชใ้ นการ ใหร้ หสั โรค – รหสั ผ่าตดั และหตั ถการ ส่วนเจา้ หน้าทศ่ี นู ย์ประกนั สุขภาพ พัฒนาระบบนั้น เป็ น freeware (Microsoft visual basic 2010) ส่วน รอ้ ยละ 60 ใหค้ วามสาคญั ในการสง่ ขอ้ มลู ชดเชยคา่ บรกิ ารทางการแพทยใ์ น ฐานขอ้ มลู ทใ่ี ช้ กเ็ ป็นตวั เดยี วกบั ทใ่ี ชใ้ นระบบของ โรงพยาบาลเองอย่แู ลว้ ระดบั สูง และเห็นว่าการปฏิบตั ิติงานส่งข้อมูลชดเชยค่าบริการทางการ ส่วนทางด้านข้อมูลแฟ้ มประวัติผู้ป่ วย ก็จัดเก็บลงฐานข้อมูลของ แพทย์เป็นหน้าทท่ี ต่ี ้องทา สาหรบั ความรูเ้ ร่อื งการเบกิ จ่ายค่าบรกิ ารทาง โรงพยาบาลอย่แู ลว้ การแพทยส์ ่วนใหญ่นนั้ มคี วามรใู้ นระดบั สงู โดยหากทาการสรุปคาวนิ ิจฉบั ลา่ ชา้ จะทาใหม้ ผี ลกระทบต่อรายรบั ของโรงพยาบาล รวบรวมขอ้ มลู ความต้องการจากผใู้ ชง้ านระบบเพอ่ื ใหร้ ะบบงานท่ี จะพัฒนาตรงกบั ความต้องการของผู้ใช้งานอย่างแท้จริง ในขนั้ ตอนน้ี จากการศึกษาเอกสารและงานวจิ ยั ทเ่ี ก่ยี วขอ้ ง การพฒั นา ผพู้ ฒั นาระบบจะตอ้ งเขา้ ไป สอบถาม สมั ภาษณ์เจา้ หน้าท่ี และผทู้ เ่ี กย่ี วขอ้ ง ระบบสารสนเทศเพ่อื ใช้ในการเบิกจ่ายหน่วยงานภาครฐั ในโรงพยาบาล เพอ่ื ศกึ ษาระบบงานต่างๆ จากระบบปัจจบุ นั เอกชน กรณีศกึ ษา โรงพยาบาลการุญเวช สุขาภิบาล3ในรูปแบบวนิ โด้ แอพพลเิ คชนั่ (Windows Application) เป็นเคร่อื งมอื ทใ่ี หผ้ ใู้ ชง้ านสามารถ 2. วิเคราะหร์ ะบบ เรยี กดูขอ้ มลู ทง่ี ่ายต่อการใชง้ าน และมคี วามสะดวกในการจดั การไฟลเ์ พอ่ื ทางานส่งเบกิ จ่ายหน่วยงานภาครฐั และการจดั การฐานขอ้ มลู เวชระเบยี น จากการศกึ ษาปัญหาของการเบกิ จ่ายหน่วยงานภาครฐั และการ ภายในโรงพยาบาล การุญเวช สุขาภบิ าล3โดยผใู้ ชส้ ามารถเขา้ ถงึ ขอ้ มลู ได้ จดั เกบ็ แฟ้มเอกสารของผปู้ ระกนั ตนในกรณศี กึ ษาโรงพยาบาล การุญเวช เอง สามารถใช้การประมวลผลเชิงวิเคราะห์แบบออนไลน์ ( Online สุขาภบิ าล 3 โดยแบ่งตามความตอ้ งการของเจา้ หน้าทผ่ี ูเ้ กย่ี วขอ้ งในส่วน Analytic Processing หรือ OLAP) แสดงข้อมูลแบบหลายมิติ สามารถ ของแผนกประสานงานการแพทย์ท่ีต้องดาเนินการเบิกจ่ายในส่วน ตอบสนองการเลอื กมุมมองของขอ้ มลู ได้ รวมถงึ การแสดงผลของรายงาน หน่วยงานภาครฐั และ เจา้ หน้าทเ่ี วชระเบยี น โดยออกไดเ้ ป็นขอ้ ดงั น้ี ในลักษณะเป็ น Microsoft Excel หรือ Microsoft Access ท่ีทาข้ึนน้ีได้ น า เ อ า ค ว า ม ส า ม า ร ถ ใ น ส่ ว น น้ี ม า ป ร ะ ยุ ก ต์ ใ ช้ใ ห้ เ กิด ป ร ะ โ ย ช น์ แ ล ะ 2.1 ระบบงานส่วนเวชระเบยี นสามารถรายงานผลการคดั กรองให้ ประสทิ ธภิ าพในการใชง้ านมากยงิ่ ขน้ึ อย่ใู นรปู แบบ excel 3. วธิ ดี าเนินงานวจิ ยั 2.2 ระบบงานส่วนเวชระเบยี นสามารถคดั กรองแฟ้มทะเบยี น การพัฒนาระบบสารสนเทศ โรงพยาบาล การุญเวช ผปู้ ่วยทไ่ี มม่ กี ารเคลอ่ื นไหวตามช่วงปีทก่ี าหนดได้ สุขาภิบาล 3 เป็นงานวิจยั ท่พี ฒั นาข้นึ ใหม่ เป็นการวจิ ยั เชญิ พฒั นา ซ่ึง 2.3 ระบบงานส่วนสานกั งานหลกั ประกนั สุขภาพแห่งชาตติ อ้ งดงึ ขอ้ มลู ผปู้ ่วย ภายใน 72 ชม. 2.4 ระบบต้องทาการแยกขอ้ มลู แยกประเภท ออกเป็นสามส่วน คอื BillTran, BillDis และ OP Service ได้ 2.5 ไฟล์ BillTran คอื ไฟล์ทแ่ี สดงขอ้ มูลเกย่ี วกบั ใบเสรจ็ โดยจดั ให้ตรงตามตาแหน่งท่ีทางสปสช.กาหนด ประกอบด้วย จานวนยอดเงนิ ผปู้ ่วยทเ่ี ขา้ รบั การรกั ษา, ขอ้ มลู ผเู้ ขา้ รบั การ รกั ษา เช่น ช่อื นามสกุล, เลขบตั รประชาชน, เลขทใ่ี บเสร็จ ฯลฯ 260

การประชมุ วชิ าการระดบั ชาตดิ า้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ คร้งั ที่ 11 (NCIT2019) 2.6 ไฟล์ BillDis ประกอบด้วย รายการท่ไี ด้รบั การรกั ษา เช่น รปู ท่ี 2. การจาลองการพฒั นาระบบสารสนเทศ ขอ้ มลู Treatment, คา่ รกั ษาพยาบาลแยกเป็นรายการ ฯลฯ การจาลองการพฒั นาระบบสารสนเทศโดยรวมโครงสร้างการ 2.7 ไฟล์ OP Service ประกอบดว้ ยขอ้ มลู ยา เช่น รหสั ยาทท่ี าง ทางานของระบบมี ดงั น้ี โ ร ง พ ย า บ า ล เ ป็ น ผู้ก า ห น ด , ร หัส ย า ก ล า ง จ า กทาง กรมบญั ชกี ลางเป็นผกู้ าหนด, ราคายา, รหสั โรค ฯลฯ 1.เจ้าหน้าท่ีทาการเปิดโปรแกรมเพ่อื ทาการดึงข้อมูลนาส่งใน รปู แบบ Excel File, XML File และ Microsoft Access 2.8 ระบบตอ้ งดงึ ขอ้ มลู ใหอ้ ยใู่ นรปู แบบ XML 2.9 ระบบสานักงานประกนั สงั คมตอ้ งสามารถดงึ ขอ้ มลู ของผเู้ ขา้ 2.ระบบทาการเช่อื มต่อโครงข่าย Network เพอ่ื ทาการตรวจสอบ สทิ ธกิ ารใชง้ านโปรแกรม รบั การรกั ษาทใ่ี ช้สทิ ธปิ ระกนั สงั คมออกมาในรปู แบบรายวนั ได้และข้อมูลท่ดี ึงออกมามคี วามถูกต้องสมบูรณ์ สามารถ 3.เมอ่ื ระบบทาการตรวจสอบสทิ ธกิ ารใชง้ านเรยี บรอ้ ยแลว้ จงึ เปิด ตรวจสอบยอ้ นหลงั ได้ โปรแกรมเพ่อื ทาการเรยี กขอ้ มลู จากฐานขอ้ มลู แล้วจงึ ทาการ 2.10 ระบบสานักงานประกนั สงั คมต้องดงึ ขอ้ มลู ใหอ้ ยู่ในรูปแบบ แสดงผลออกมาในรปู แบบทต่ี อ้ งการ Microsoft Access 3. การออกแบบระบบ จากท่ีได้ทาการวิเคราะห์กระบวนการดาเนินงาน ทาให้ได้ รปู แบบกระบวนการทางานดงั รปู ท่ี 1 รปู ท่ี 1. รปู แบบกระบวนการทางานของระบบ 5. การประเมินผลของระบบ สถติ ทใ่ี ชป้ ระเมนิ ผล 1. คา่ เฉลย่ี เลขคณติ (Arithmetic Mean) หรอื คา่ เฉลย่ี (Mean) ดงั สมการ X  x N โดยมขี นั้ ตอนดงั ตอ่ ไปน้ี เมอ่ื X คอื เฉลย่ี รวมของหวั ขอ้ ทป่ี ระเมนิ 1. เจา้ หน้าทด่ี าเนนิ การบนั ทกึ ขอ้ มลู การรกั ษาผปู้ ่วยเขา้ สรู่ ะบบ  x คอื ผลรวมของหวั ขอ้ ทป่ี ระเมนิ สารสนเทศโรงพยาบาล 2. เจา้ หน้าทเ่ี วชระเบยี นทาการจดั เกบ็ OPD CARD เขา้ ชนั้ N คอื จานวนผปู้ ระเมนิ ทงั้ หมด 2. ค่าเบย่ี งเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) ดงั สมการ เกบ็ เอกสาร 3. เจา้ หน้าทแ่ี ผนกการคยี ข์ อ้ มลู การเบกิ คา่ ใชจ้ า่ ยหน่วยงาน n X  X 2 ภาครฐั ทาการดงึ ขอ้ มลู เพอ่ื นาสง่ หน่วยงานภาครฐั ท่ี  เกย่ี วขอ้ ง S.D.  i1 4. เจา้ หน้าทเ่ี วชระเบยี นทาการดงึ ขอ้ มลู เพอ่ื ทาการคดั กรอง N 1 แฟ้มผปู้ ่วยทไ่ี มม่ กี ารเคลอ่ื นไหวตามเงอ่ื นไขทก่ี าหนด เมอ่ื SD คอื ส่วนเบย่ี งเบนมาตรฐาน 4. เฟรมเวิรค์ ระบบ X คอื ค่าทไ่ี ดจ้ ากการประเมนิ จากการออกแบบระบบทงั้ 3 น้ีจะนามากาหนด Framework ทจ่ี ะ ใชพ้ ฒั นาระบบกนั โดยในทน่ี ่ีไดเ้ ลอื กใช้ Microsoft .NET Framework 4.0 X คอื เฉลย่ี รวมของหวั ขอ้ ทป่ี ระเมนิ ในการพฒั นา ดงั ในรูปท่ี 2 จะเป็นการจาลองการพฒั นาระบบสารสนเทศ N คอื จานวนผปู้ ระเมนิ ทงั้ หมด เพอ่ื ใชใ้ นโรงพยาบาลการญุ เวชสขุ าภบิ าล3 4. ผลการดาเนินงาน ผลการดาเนินการพฒั นาระบบสารสนเทศเพ่อื ใช้ในการเบกิ จ่าย หน่วยงานภาครฐั ในโรงพยาบาลเอกชน กรณศี กึ ษา โรงพยาบาลการุญเวช สุขาภบิ าล 3ซ่ึงเป็นขอ้ มลู ท่ไี ด้จากการออกแบบและดาเนินการจดั สรา้ ง โดยมผี ลการวเิ คราะห์ขอ้ มลู เพ่อื หาความพงึ พอใจของระบบทจ่ี ะนาเสนอ ตามลาดบั ดงั ต่อไปน้ี 261

การประชุมวิชาการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ คร้งั ท่ี 11 (NCIT2019) 4.1 ผลการพัฒนาระบบสารสนเทศเพ่ือใช้ในการเบิกจ่าย 4.1.3 ผลการแสดงขอ้ มลู ทไ่ี ดร้ บั จาก 3 โปรแกรมดงั น้ี หน่วยงานภาครฐั ในโรงพยาบาลเอกชน กรณศี กึ ษา โรงพยาบาลการุญเวช รปู ท่ี 6. การแสดงผล Microsoft Access File สุขาภบิ าล 3 หน้าจอการทางานหลกั ทใ่ี ชโ้ ตต้ อบกนั ระหว่างผใู้ ชง้ านกบั ระบบท่ี สาคญั มดี งั น้ี 4.1.1หน้าจอแรกของระบบซง่ึ เป็นช่องทางในการเขา้ ใชง้ านระบบ ส า ร ส น เ ท ศ เ พ่ือ ใ ช้ใ น ก า ร เ บิก จ่ า ย ห น่ ว ย ง า น ภ า ค รัฐ ใ น โรงพยาบาลเอกชน กรณีศึกษา โรงพยาบาลการุญเวช สุขาภบิ าล 3เป็นการตรวจสอบชอ่ื ผใู้ ชแ้ ละรหสั ผ่านเป็นการ ตรวจสอบสทิ ธใิ์ นการเขา้ ใชซ้ ง่ึ ผูใ้ ชแ้ ต่ละคนมสี ทิ ธใิ์ นการเขา้ ใชร้ ะบบต่างกนั แสดงดงั รปู ท่ี 3 รปู ท่ี 3. หน้าจอเขา้ สรู่ ะบบ รปู ท่ี 7. ภาพการแสดงผล XML File หน้าจอเมนูของหน่วยงาน datacentreกรณที เ่ี ขา้ ส่รู ะบบดว้ ย หน่วยงาน datacentre จะแสดงรปู ตามรปู ท่ี 4 รปู ท่ี 4. หน้าจอเมนู datacentre รปู ท่ี 8. ภาพการแสดงผล Excel File 4.1.2 หน้าจอเมนูของหน่วยงานสว่ นงานเวชระเบยี น กรณที เ่ี ขา้ สรู่ ะบบดว้ ยหน่วยงาน เวชทะเบยี นจะแสดงตามรปู ท่ี 5 4.2 ผลการประเมินระบบสารสนเทศเพ่ือใช้ในการเบิกจ่าย หน่วยงานภาครฐั ในโรงพยาบาลเอกชน กรณศี กึ ษา โรงพยาบาลการุญเวช รปู ท่ี 5. หน้าจอเมนู หน่วยงานเวชระเบยี น สุขาภบิ าล 3 การทดสอบระบบสารสนเทศเพ่ือใช้ในการเบิกจ่าย หน่วยงานภาครฐั ในโรงพยาบาลเอกชนกรณศี กึ ษา โรงพยาบาลการุญเวช สุขาภบิ าล3เป็นการใหค้ าแนะนาการใชง้ านเบอ้ื งตน้ แกผ้ ใู้ ชง้ านจนสามารถ ใช้งานระบบได้หลกั งจากนนั้ ใหใ้ ชง้ านไดใ้ นระยะเวลาหน่ึง จงึ จดั ใหม้ กี าร ประเมนิ ผลการใชง้ านระบบโดยการตอบแบบสอบถาม เพอ่ื นามาประเมนิ หาความเหมาะสมของระบบท่พี ฒั นาขน้ึ และมเี กณฑ์การให้คะแนนของ แบบประเมนิ ความความเหมาะสม การประเมนิ ความเหมาะสมของระบบ แบ่งออกเป็น 5 ดา้ น ดงั น้ี 1) ดา้ นความตอ้ งการในระบบ (Functional Requirement Test) 2) ดา้ นหน้าทข่ี องระบบ (Functional Test) 3) ดา้ นการใชง้ านระบบ (Usability Test) 4) ดา้ นประสทิ ธภิ าพของระบบ (Performance Test) 5) ดา้ นการรกั ษาความปลอดภยั ของระบบ (Security Test) 4.2.1 ผลการประเมนิ ระบบสปสช.การประเมนิ ผลของระบบสปส. และการประเมนิ ผลฝ่ายเวชทะเบยี นโดยผเู้ ชย่ี วชาญ 262

การประชุมวิชาการระดับชาตดิ ้านเทคโนโลยีสารสนเทศ ครัง้ ท่ี 11 (NCIT2019) ผ ล จ า ก ก า ร น า ร ะ บ บ ส า ร ส น เ ท ศ เ พ่ือ ใ ช้ใ น ก า ร เ บิก จ่ า ย ขอ้ เสนอแนะในการวจิ ยั : ระบบคดั กรองแฟ้มประวตั คิ นใชท้ ไ่ี ม่มี หน่วยงานภาครฐั ในโรงพยาบาลเอกชนกรณีศกึ ษา โรงพยาบาลการุญเวช การเคล่อื นไหว ควรแสดง แนวโน้มการเขา้ มารบั การรกั ษาของผู้ป่ วย ใน สุขาภิบาล3 นามาประเมินความเหมาะสม โดยผู้เช่ียวชาญท่ีมคี วามรู้ รปู แบบกราฟ โดยอาจจะแสดงผลเป็นรายปี หรอื รายเดอื นกไ็ ด้ ความสามารถในการใช้โปรแกรม จานวน 3 ท่าน การประเมนิ ความ เหมาะสมของระบบ 5 ดา้ น ดงั น้ี 1) ดา้ นความต้องการในระบบ (Functional เอกสารอ้างอิง Requirement Test) 2) ด้านหน้าท่ขี องระบบ (Functional Test) 3) ด้าน [1] สานกั งานหลกั ประกนั สขุ ภาพแหง่ ชาต.ิ 2553. แนวทางการตรวจสอบหลกั ฐาน การใช้งานระบบ (Usability Test) 4) ด้านประสิทธิภาพของระบบ (Performance Test) และ 5) ด้านการรักษาความปลอดภัยของระบบ ในเวชระเบยี นของสานักงานหลกั ประกนั สุขภาพแห่งชาติ ฉบับท่ี 1 พ.ศ. (Security Test) โดยมเี กณฑ์ในการวดั ผล คอื 4.51-5.00 : ความพงึ พอใจ 2553. กรงุ เทพมหานคร: สานกั งานหลกั ประกนั สุขภาพแหง่ ชาติ อยู่ในระดบั มากทส่ี ุด, 3.51-4.50 : ความพงึ พอใจอยู่ในระดบั มาก, 2.51- [2] แสงเทยี น อยู่เถา. เวชระเบยี น. นครปฐม: มหาวทิ ยาลยั มหดิ ล ศาลายา. คน้ 3.50 : ความพงึ พอใจอย่ใู นระดบั ปานกลาง, 1.51-2.50 : ความพงึ พอใจอยู่ วนั ท่ี 22 พฤษภาคม 2560 จาก http://th.wikipedia.org/wiki. ในระดบั น้อย, 1.00-1.50 : ความพงึ พอใจอยใู่ นระดบั น้อยทส่ี ดุ [3] สานักงานประกันสังคม. 2551. คู่มือผู้ประกันตน. นนทบุรี: สานักงาน ประกนั สงั คม กระทรวงแรงงาน รปู ท่ี 9. การประเมนิ ความพงึ พอใจ 5 ดา้ น [4] โอภาสเอย่ี มสริ วิ งศ.์ ระบบฐานขอ้ มลู .กรงุ เทพ : ซเี อด็ ยูเคชนั่ , 2551. จากการจดั ทาแบบทดสอบผูเ้ ชย่ี วชาญจานวน 3 ท่านผลท่ไี ดม้ ี [5] ระบ บ สารสนเทศ . ส าระสังเ ขปสืบค้นวันท่ี 20 ธันว าค ม 2560 จาก เกณฑใ์ นการวดั ผลอย่ทู ่ี 4.07 – 4.40 : มคี วามพงึ พอใจอยใู่ นระดบั มาก http://www.pwstation.com/datawarehouse1.htm [6] บญุ รกั ษก์ ฤษวงษ์. การพฒั นาระบบสารสนเทศการจดั การเบกิ จา่ ยงบประมาณ ของกองนโยบายและแผนมหาวิทยาลยั ราชภฏั เชยี งใหม่.คน้ คว้าแบบอสิ ระ วิทยาศาสตรมหาบณั ฑิตสาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศและการจดั การ มหาวทิ ยาลยั เชยี งใหม่, 2552. [7] นภิ าพรยศมา่ ว. ระบบสารสนเทศเพ่อื ประมาณการรายรบั -รายจา่ ยและรายงาน ผลการใชจ้ ่ายกรณีศกึ ษาคณะเทคโนโลยสี ารสนเทศมหาวทิ ยาลยั เทคโนโลยี พระจอมเกล้าพระนครเหนือ.ปัญหาพเิ ศษวิทยาศาสตรมหาบณั ฑิตสาขา ระบบสารสนเทศเพ่อื การจดั การภาควชิ าการจดั การเทคโนโลยสี ารสนเทศ คณะเทคโนโลยสี ารสนเทศมหาวทิ ยาลยั เทคโนโลยพี ระจอมเกล้าพระนคร เหนือ, 2551. [8] พริ ฬุ ห์ แสนแพง, “การปฎบิ ตั งิ านเวชระเบยี นผปู้ ่วยในกบั การเบกิ ชดเชยคา่ บรกิ ารทางการแพทย์ กรณีศกึ ษา โรงพยาบาลกลาง” วทิ ยานิพนธ์ วท.ม. (สถติ ปิ ระยุกต)์ , สถาบนั บณั ฑติ พฒั นบรหิ าร ศาสตร,์ กรงุ เทพฯ, 2555. [9] ระบบสารสนเทศ. สาระสังเขปสืบค้นวันท่ี 20 ธันวาคม 2560 จาก http://www.168training.com/e-learning_new/vb2010/lesson2/index.php รปู ท่ี 10. การประเมนิ ความพงึ พอใจการใชง้ านโปรแกรม จากการจดั ทาแบบทดสอบเจา้ หน้าทผ่ี เู้ กย่ี วขอ้ งจานวน 5 ท่านผล ท่ไี ด้มเี กณฑ์ในการวดั ผลอยู่ท่ี 4.07 – 4.30 มคี วามพงึ พอใจอยู่ในระดบั มาก 5.สรุป จากผลของการประเมนิ ความเหมาะสมของระบบโดยผเู้ ชย่ี วชาญ และผใู้ ชง้ านจะเหน็ ไดว้ ่าระบบสารสนเทศเพ่อื ใชใ้ นการเบกิ จ่ายหน่วยงาน ภาครฐั ในโรงพยาบาลเอกชน กรณศี กึ ษา โรงพยาบาลการญุ เวช สขุ าภบิ าล 3มคี วามเหมาะสมและความพงึ พอใจอยู่ในระดบั ดีมากซ่งึ ระบบโดยรวม สามารถสนองความต้องการของผูบ้ รหิ ารหน่วยงานภายในเจ้าหน้าทก่ี ลุ่ม เวรระเบยี นและผดู้ แู ลระบบไดเ้ ป็นอย่างดี 263

การประชมุ วิชาการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ คร้งั ท่ี 11 (NCIT2019) วิธีการเลือกข้อมูลที่ไม่มีป้ายกากบั อย่างอตั โนมตั ิเพื่อการสร้าง โมเดลการเรียนร้รู ่วมแบบกึ่งมีผสู้ อน An Automatic Unlabeled Selection for CO-training REGressors (AU-COREG) ศริ ขิ วญั ครี สี วุ รรณกุล เอกสทิ ธิ ์ พชั รวงศศ์ กั ดา Sirikwan Kheereesuwannakul Eakasit Pacharawongsakda สาขาวศิ กรรมขอ้ มลู ขนาดใหญ่ วทิ ยาลยั นวตั กรรมดา้ นเทคโนโลยแี ละวศิ วกรรมศาสตร์ สาขาวศิ กรรมขอ้ มลู ขนาดใหญ่ วทิ ยาลยั นวตั กรรมดา้ นเทคโนโลยแี ละวศิ วกรรมศาสตร์ มหาวทิ ยาลยั ธรุ กจิ บณั ฑติ ย์ Big Data Engineering, College of Innovative Technology and มหาวทิ ยาลยั ธุรกจิ บณั ฑติ ย์ Big Data Engineering, College of Innovative Technology and Engineering, Dhurakit Pundit University กรุงเทพมหานคร Engineering, Dhurakit Pundit University Bangkok, Thailand กรงุ เทพมหานคร Bangkok, Thailand E-mail: [email protected] E-mail: [email protected] บทคดั ย่อ cluster the data into groups. Therefore, similar data are in the same งานวิจยั นี้มีวตั ถปุ ระสงค์เพื่อปรบั ปรุงประสิทธิภาพโมเดลพยากรณ์ group and the different data are into the different groups. After that, the method selects each group representative that have least error and ด้วยวิธีการเลือกข้อมูลท่ีไม่มีป้ายกากบั อย่างอตั โนมตั ิ เพื่อสร้างโมเดลการ append into training data. Then, we repeat until we have enough training เรียนร้รู ่วมแบบก่ึงมีผ้สู อน (semi-supervised Learning) ซ่ึงเหมาะสาหรบั data. From experimental results with three datasets, we found that the ข้อมูลที่มีป้ายกากบั (labeled data) ปริมาณน้อยมาก โดยวิธีการที่นาเสนอ proposed method can improve performance and reduce computation นี้ จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลท่ีไม่มีป้ ายกากับ (unlabeled data) ท่ีมีอยู่ time by 84%, comparing to previous work. ปริมาณมากมาช่วยเพ่ิมประสิทธิภาพของการสร้างโมเดลจาแนกประเภท ข้อมูล (classification) หรือการประมาณค่า (regression) วิธีการที่นาเสนอ Keywords Co-Training, Simi-supervised Learning นี้เร่ิมด้วยการใช้โมเดล 2 โมเดลทาการกากับค่าให้กับข้อมูลท่ีไม่มีป้าย กากบั จากนัน้ นาข้อมูลเหล่านี้มาทาการจดั กล่มุ (clustering) ให้ข้อมลู ที่มี 1. บทนา ความคล้ายคลึงกนั อยู่ในกลุ่มเดียวกนั และแยกข้อมูลที่ต่างกนั ออกให้อยู่ โลกปัจจบุ นั ไดเ้ ขา้ ส่ยู คุ ดจิ ทิ ลั ดงั เหน็ ไดจ้ ากอุปกรณ์ต่างๆ ทม่ี กี ารสรา้ ง ต่างกลุ่มกนั ถดั มาจึงเลือกตวั แทนแต่ละกลุ่มเพ่ือหาข้อมูลท่ีทาให้โมเดล ขอ้ มลู ในเชงิ ดจิ ทิ ลั เพม่ิ ขน้ึ อย่างเป็นจานวนมาก โดยส่วนใหญ่เกดิ จากการ การพยากรณ์มีความคลาดเคลื่อนน้ อยท่ีสุดเข้าไปเป็ นชุดข้อมูลสอน ใชง้ านอนิ เตอรเ์ น็ต จงึ ส่งผลใหพ้ ฤตกิ รรมของมนุษยม์ กี ารเปลย่ี นแปลงจาก (training data) ในรอบถดั ไปและสร้างโมเดลพยากรณ์ใหม่ ทาซ้าจนเพิ่ม อดตี กจิ กรรมหลายๆอยา่ ง ถูกแทนทด่ี ว้ ยแพลตฟอรม์ บนโลกออนไลน์ เชน่ ข้อมูลเข้าไปในชุดสอนได้ครบ จากนัน้ การพยากรณ์ขนั้ สุดท้ายทาได้โดย การซ้อื สนิ คา้ การประกาศรบั สมคั รงาน การดูหนังฟังเพลง การแชทหรอื การหาค่าเฉลี่ยของการพยากรณ์จากทงั้ สองโมเดลที่สร้างขึ้น จากการ โซเซยี ลเน็ตเวริ ค์ เป็นตน้ แพลตฟอรม์ เหล่าน้ไี ดส้ รา้ งขอ้ มลู จานวนมหาศาล ทดสอบด้วยข้อมูลจานวน 3 ชุดแสดงให้เห็นว่าวิธีการที่นาเสนอ (AU- บนโลกออนไลน์ รายงานของ IBM ระบุว่า 90% ของขอ้ มลู ทงั้ หมดในโลก COREG) สามารถปรบั ปรงุ ประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างมีนัยสาคญั และ ออนไลน์ เพงิ่ ถูกสรา้ งขน้ึ ในช่วง 2 ปีหลงั น้ีเอง โดยปัจจุบนั มขี อ้ มลู เกดิ ขน้ึ ช่วยลดเวลาลงไปมากกว่า 84% เมื่อเทียบกบั วิธีการเดิม ใหมร่ าว 2,500 ลา้ นกกิ ะไบตต์ ่อวนั [1] หากพจิ ารณาขอ้ มลู เหลา่ นนั้ ขอ้ มลู ทม่ี ปี ้ายกากบั (Labeled Data) จะมี คำสำคญั กำรเรยี นร้รู ่วม, เรียนรแู้ บบกึง่ มีผ้สู อน สดั ส่วนน้อยมาก เม่อื เทยี บกบั ขอ้ มูลทไ่ี ม่มปี ้ายกากบั (Unlabeled Data) เน่ืองจากการกากบั ค่าใหข้ อ้ มลู นนั้ มตี ้นทุนทส่ี งู หรอื ค่าทก่ี ากบั ไมเ่ ป็นจรงิ ABSTRACT หรอื อาจไมส่ ามารถกากบั ค่าได้ เพราะความตอ้ งการใชข้ อ้ มลู ทเ่ี ปลย่ี นแปลง This research aims to improve the performance of semi-supervised ไปอย่างรวดเรว็ ดงั นัน้ การสรา้ งโมเดลพยากรณ์จาเป็นต้องมขี อ้ มลู สอน learning by automatically select unlabeled data. The proposed method uses two regression models to estimate values for unlabeled data, then 264

การประชมุ วิชาการระดบั ชาติดา้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งที่ 11 (NCIT2019) (Training Data) ซง่ึ ขอ้ มลู สอนได้จากขอ้ มลู ทม่ี ปี ้ายกากบั ทว่าการทข่ี อ้ มลู หลากหลายและมจี านวนมาก สอนน้ีมสี ดั ส่วนน้อยมากอาจจะทาให้ความคลาดเคล่อื นสูง เมอ่ื เทยี บกบั การมขี อ้ มลู ทม่ี ปี ้ายกากบั ท่มี มี ากกว่า ดงั นนั้ การให้โมเดลเรยี นรแู้ บบกง่ึ มี 2. วธิ ดี าเนนิ การวจิ ยั ผสู้ อน (Semi-supervised Learning) จากขอ้ มลู ทงั้ มปี ้ายกากบั และขอ้ มลู ท่ี 2.1. เครอื่ งมอื ทใี่ ชใ้ นการวจิ ยั ไม่มีป้ายกากับจึงถูกนามาประยุกต์ใช้ ซ่ึงวิธีท่ีได้รับความนิยม อย่าง แพร่หลายคอื วธิ กี ารโค เทรนนงิ (Co-Training) เคร่อื งมอื การสรา้ งโมเดล คอื Rapid Miner Studio เวอร์ชนั่ 9.2.000 บนเคร่อื งลูกข่าย (Client) Processor 2.7 GHz Intel Core i5 RAM 8 GB วธิ กี าร โค เทรนนิงมกี ารนาเสนอครงั้ แรกโดย Blum และ Mitchell ในปี 1867 MHz DDR3 แ ล ะ Rapid Miner Server Intel Core Processor 1998 [2] ซง่ึ เป็นการนาขอ้ มลู ทไ่ี มม่ ปี ้ายกากบั มาช่วยเพม่ิ ประสทิ ธภิ าพของ (Skylake, IBRS) 2.3 GHz (8 processor) RAM 32 GB โมเดลพยากรณ์ การเลอื กขอ้ มลู ทไ่ี ม่มปี ้ายกากบั น้ีจะใชก้ ารสรา้ งโมเดล 2 2.2. ศกึ ษาและรวบรวมขอ้ มลู โมเดลและเลอื กขอ้ มลู ทไ่ี มม่ ปี ้ายกากบั ทม่ี คี วามน่าเชอ่ื มนั่ มากทส่ี ดุ จากการ พยากรณ์มาเพม่ิ เขา้ ไปในขอ้ มูลสอน และสร้างโมเดลพยากรณ์ใหม่วน ขอ้ มลู ทใ่ี ชใ้ นการวจิ ยั มที งั้ หมด 3 ชุดขอ้ มลู เร่อื ยไป หลงั จากนัน้ Luca Didaci, Giorgio Fumera และ Fabio Roli [3] 2.2.1. ชดุ ขอ้ มลู การพยากรณ์เงนิ เดอื น (Job Salary Prediction) ไดท้ าการวจิ ยั ถงึ ผลกระทบของประสทิ ธภิ าพของโมเดลทเ่ี กดิ จากการใชโ้ ค ขอ้ มลู โฆษณาประกาศสมคั รงานในประเทศองั กฤษ จดั ทาโดย Adzuna เทรนนงิ กบั ขนาดของชุดขอ้ มลู สอน นนั่ คอื ลดขนาดของชุดขอ้ มลู สอน ใหม้ ี (ขอ้ มลู ทใ่ี ชใ้ นการแขง่ ขนั Job Salary Prediction : Kaggle) ซง่ึ เป็นขอ้ มลู ท่ี ขนาดน้อยท่สี ุด จนกระทงั่ ไม่สามารถนาไปใช้ได้ โดยทดสอบกบั ข้อมลู ซ่ึงประกอบด้วยข้อมูลดังน้ี 1) เงนิ เดือน salary 2) ช่ือตาแหน่ง title 3) ทงั้ หมด 24 ชุดขอ้ มลู พบว่าขนาดของขอ้ มลู ทม่ี ปี ้ายกากบั เพยี ง 1 ตวั อย่าง สถานทต่ี งั้ บรษิ ทั location 4) ประเภทการจา้ งงาน contact_type 5) สญั ญา ต่อชุดขอ้ มูลสอน ไม่ส่งผลต่อประสทิ ธภิ าพการโค เทรนนิง ถดั มา Ruiya ก า ร จ้า ง ง า น contact_time 6) บ ริษัท company 7) ป ร ะ เ ภ ท ธุ ร กิจ Wang และ Li Li [4] ไดท้ าพฒั นาอลั กอรทิ มึ การปรบั ปรุงประสทิ ธภิ าพของ business_cate 8) แหล่งขอ้ มลู source โค เทรนนิงโดยคณะกรรมการ (Co-Training by committee) เป็นวธิ กี าร 2.2.2. ชดุ ขอ้ มลู การพยากรณ์ปรมิ าณการจราจร (Metro Interstate เรียนรู้แบบก่ึงกากบั ซ้า ซ่ึงในระหว่างการทาซ้า จะใช้หลายๆ โมเดล Traffic Volume Data Set) (committee) กอ่ นหน้านนั้ ทงั้ หมดหลายๆ ชุด เพอ่ื ใชใ้ นการทานายตวั อยา่ ง ขอ้ มลู ปรมิ าณการจราจรระหว่างรฐั โดยรถไฟฟ้ารายชวั่ โมง จากทศิ ทไ่ี มม่ ปี ้ายกากบั ในแต่ละครงั้ ซง่ึ สามารถเพมิ่ ความแมน่ ยาในการทานายได้ ตะวนั ตกของมนิ นิโซตา DoT ATR สถานี 301 ซ่ึงอยู่กลางระหว่างมนิ นิ ถงึ 10% นอกจากน้ยี งั มงี านวจิ ยั ของ Ricardo Sousa และ Joao Gama [5] อาโปลสิ และเซนต์พอลมนิ นิโซตา (UCI Machine Learning Repository) ทาการเปรยี บเทยี บระหว่างวธิ กี ารเรยี นรรู้ ่วมและวธิ กี ารเรยี นรดู้ ว้ ยตนเอง โดยมขี อ้ มลู ดงั น้ี 1) ปรมิ าณการจราจร traffic_volumn 2) วนั หยุด holiday (self-learning) สาหรบั การถดถอยท่มี เี ป้าหมายเดยี วในขอ้ มูลแบบสตรมี 3) อุณหภมู โิ ดยเฉลย่ี temp (องศาเคลวนิ ) 4) ปรมิ าณน้าฝน rain_1h (mm) ดว้ ยกฎการปรบั โมเดลสุม่ (Random Adaptive Model Rules) เปรยี บเทยี บ 5) ปริมาณหิมะ snow_1h (mm) 6) ร้อยละปริมาณหมอกท่ีปกคลุม ผลจากสถาณการณ์ทไ่ี มน่ าเอาขอ้ มลู ทไ่ี มม่ ปี ้ายกากบั เขา้ ไปในโมเดล และ clouds_all 7) ประเภทลกั ษณะอากาศweather_main 8) ลกั ษณะอากาศ สถานกรณ์ทน่ี าเอาขอ้ มลู ทไ่ี ม่มปี ้ายกากบั เขา้ ไปเพอ่ื ปรบั ปรบั การถดถอย weather_description ซ่งึ ผลลพั ธ์แสดงหลกั ฐานทท่ี าใหป้ ระสทิ ธภิ าพทด่ี ขี น้ึ ในเรอ่ื งช่วยลดความ 2.2.3. ชุดขอ้ มลู การพยากรณ์พลงั งานไฟฟ้า (Combined Cycle Power คลาดเคลอ่ื นในขอ้ มลู แบบสตรมี ระดบั สงู Plant Data Set) [9] ขอ้ มลู ทร่ี วบรวมจากโรงไฟฟ้าพลงั ความรอ้ นร่วม ในช่วง 6 ปี (2549- งานวจิ ยั ท่ใี ช้เทคนิคโค เทรนนิงจะเน้นท่กี ารจาแนกประเภทข้อมูล 2554) (UCI Machine Learning Repository) โดยมขี อ้ มลู ดงั น้ี 1) พลงั งาน (classification) มากกว่าการประมาณค่า (regression) ซ่งึ ในหลายๆ งาน ไฟฟ้ า EP 2) อุณหภูมิ AT 3) ความดันบรรยากาศ AP 4) ความช้ืน การประมาณค่ากเ็ ป็นสงิ่ จาเป็น ดงั นนั้ Zhi-Hua Zhou และ Ming Li [6] ได้ สมั พทั ธ์ RH 5) ไอเสยี V ทาการวจิ ยั และนาเสนอวธิ กี าร COREG (Co-Training Regressors) การ เรยี นรรู้ ่วมแบบกง่ึ ถดถอย โดย จะทาการเลอื กตวั อยา่ งทไ่ี ม่มปี ้ายกากบั มา ตารางท่ี 1. ลกั ษณะของชุดขอ้ มลู และการสุ่มขอ้ มลู กากบั ค่า ผ่านโมเดลทใ่ี หค้ ่าความคาดเคล่อื นน้อยท่สี ุดทงั้ สองโมเดล และ การพยากรณ์ในขนั้ สุดทา้ ย โดยการหาค่าเฉลย่ี ของสมการถดถอยท่สี ร้าง ชุด จานวน ประเภทข้อมลู ขนาด ขนาด ข้นึ ทงั้ สองตัว ซ่ึงอัลกอริทึมน้ีสามารถใชป้ ระโยชน์จากข้อมูลท่ไี ม่มปี ้าย กากบั เพ่อื ปรบั ปรุงการพยากรณ์แบบถดถอย วิธีการน้ีไดม้ กี ารนาไปใช้ ข้อมลู แอตทริบิวส์ ข้อมูล ข้อมูลที่ใช้ อยา่ งแพรห่ ลายแต่ใชเ้ วลาการทางานทน่ี านเน่อื งจากในการเลอื กขอ้ มลู ทไ่ี ม่ มปี ้ายกากบั จาเป็นตอ้ งทดสอบกบั ขอ้ มลู ทไ่ี มม่ ปี ้ายกากบั ทลี ะตวั อย่าง 1 8 Nominal 244,768 5,000 เน่อื งจากวธิ กี ารของ COREG ใชเ้ วลาการทางานนาน คณะผวู้ จิ ยั จงึ ได้ 2 8 Nominal, Real 48,204 5,000 นาเสนอวธิ กี ารปรบั ปรุงประสทิ ธภิ าพของโมเดลพยากรณ์ COREG ดว้ ย วธิ กี ารเลอื กขอ้ มลู ทไ่ี ม่มปี ้ายกากบั อย่างอตั โนมตั เิ พอ่ื การสรา้ งโมเดลการ 3 5 Real 9,568 5,000 เรยี นรรู้ ่วมแบบกง่ึ มผี สู้ อน สาหรบั ขอ้ มลู ทม่ี ปี ้ายกากบั ทม่ี สี ดั สว่ นน้อย เมอ่ื เทียบกบั ขอ้ มูลท่ไี ม่มปี ้ายกากบั โดยเพ่อื ลดความคลาดเคล่อื นจากการ 2.3. วธิ กี ารสุ่มขอ้ มลู พยากรณ์ และลดระยะเวลาในการสร้างโมเดล เพ่ือรองรับกับข้อมูลท่ี การวิจัยครัง้ น้ีใช้วิธีการสุ่มข้อมูลแบบชัน้ ภูมิ (Stratified Random Sampling) ซ่ึงเป็ นการสุ่มตัวอย่างจากประชากรท่ีมีจานวนมาก โดย ประชากรจะถูกแบ่งออกเป็นชนั้ ภูมติ ามลกั ษณะอย่างใดอย่างหน่ึง โดย ไม่ใหม้ หี น่วยซ้ากนั ซ่งึ ในชนั้ ภมู เิ ดยี วกนั จะประกอบดว้ ยหน่วยทม่ี ลี กั ษณะ คลา้ ยคลงึ กนั มากทส่ี ุด และแตกต่างระหว่างชนั้ ภมู มิ ากทส่ี ุด 265

การประชมุ วิชาการระดบั ชาตดิ า้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ คร้งั ท่ี 11 (NCIT2019) 2.4. การจดั การขอ้ มลู กาหนดจานวนรอบการทาซ้าเป็น 100 รอบ (T=100) เพ่อื เลอื กขอ้ มลู ชุดขอ้ มลู ท่ี 2 และ 3 มขี อ้ มลู ประเภทตวั เลขและแต่ละแอตทรบิ วิ ท์มี ในสว่ น U’ เขา้ ไปเป็นขอ้ มลู Training รอบละ 1 ตวั อยา่ ง โดยหลกั การเลอื ก ตวั อย่างเขา้ ไปนนั้ จะทาการเลอื กตวั อย่างทช่ี ่วยลดความคาดเคลอ่ื นจาก ขนาดขอ้ มูลท่แี ตกต่างกนั ดงั นัน้ การแปลงขอ้ มูลให้อยู่ในสเกลเดยี วกนั การเพม่ิ ขอ้ มลู เขา้ ไปทม่ี ากทส่ี ดุ จนกระทงั่ ครบ 100 รอบ หรอื ขอ้ มลู ทเ่ี พม่ิ (Normalize) จงึ ถกู นามาใช้ ดว้ ยเลอื กวธิ ี Z-transformation ซง่ึ ทาใหเ้ ป็นคา่ เขา้ ไปนนั้ ไม่สามารถช่วยลดความคาดเคล่อื นได้ หลงั จากการเลอื กขอ้ มลู มาตรฐาน ด้วยการลบด้วยค่าเฉล่ยี แลว้ หารดว้ ยค่าเบย่ี งเบนมาตร การ เพม่ิ เขา้ ไปทุกครงั้ (จาก U’ ไป L) ตอ้ งทาการสุ่มขอ้ มลู ทไ่ี มม่ ปี ้ายกากบั (U) กระจายของขอ้ มลู มคี ่าเฉลย่ี เป็นศนู ยแ์ ละความแปรปรวนเป็นหน่งึ เขา้ ไปในส่วนของกลมุ่ ขอ้ มลู (U’) ทุกครงั้ Zi = (Xi – Mean) / Standard Deviation (1)  พยากรณ์ข้อมูล U’ ด้วยโมเดลท่ี 1 (h1) แล้วทาการจดั Cluster ดว้ ยเทคนิค K-Medoids โดยกาหนดจานวน 5 Cluster ตารางท่ี 2. สถติ ขิ อ้ มลู ชุดทส่ี อง  Cluster 1 ทาการสุ่มเลอื กสมาชกิ ของ Cluster 1 ตวั อยา่ ง เพอ่ื เป็น แอตทริบิวส์ ค่าน้อยท่ีสดุ ค่ามากท่ีสุด ค่าเฉลี่ย ตัวแทนของกลุ่ม จากนัน้ หาข้อมูลท่ีมีป้ายกากบั (L) ท่ีมีระยะห่างกับ ตวั แทนของ Cluster ทน่ี ้อยทส่ี ุด (เพอ่ื นบา้ น) 5 ตวั อยา่ ง (มคี วามคลา้ ยคลงึ temp 245.62 308.43 281.24 กนั มากทส่ี ดุ ) โดยวดั ระยะทางตามวธิ ที ก่ี าหนดในตารางท่ี 5 0.147 rain_1h 0.00 25.57 0.00  เพมิ่ ตวั แทนของ Cluster 1 เขา้ ไปใน L เพ่อื สรา้ งโมเดลใหม่ นา 48.88 โมเดลท่ไี ด้ไปทดสอบประสทิ ธภิ าพของโมเดล ด้วยสมั ประสทิ ธ์ค่าเฉล่ยี snow_1h 0.00 0.44 ความคลาดเคลอ่ื นกาลงั สอง RMSE (Root Mean Square Error) กบั เพอ่ื น บา้ นทงั้ 5 ตวั clouds_all 0.00 100.00  ทาตามขนั้ ตอนขา้ งตน้ กบั Cluster ทเ่ี หลอื จนครบ หากพบ RMSE ตารางท่ี 3. สถติ ขิ อ้ มลู ชดุ ทส่ี าม ค่าเฉลี่ย มากกว่า 0 ใหเ้ ลอื กตวั แทนของ Cluster ทม่ี คี ่า RMSE มคี ่ามากทส่ี ุดออก แอตทริบิวส์ ค่าน้อยท่ีสุด ค่ามากท่ีสดุ 19.58 จาก U’ (1) AT 1.81 35.56 54.25 V 25.36 81.56 1,013.36  ทาตามขนั้ ตอนขา้ งตน้ กบั โมเดลท่ี 2 และเลอื กตวั แทนจาก Cluster AP 992.90 1,033.30 48.88 ทไ่ี ดจ้ ากการพยากรณ์ดว้ ยโมเดลท่ี 2 ทท่ี าใหค้ ่า RMSE มคี ่ามากทส่ี ุดออก RH 25.56 100.16 จาก U’ (2) 2.5. ขนั้ ตอนการสรา้ งโมเดล 2.5.1. การแบง่ ขอ้ มลู  นา (1) เพม่ิ เขา้ ไปใน L2 และนา (2) เพม่ิ เขา้ ไปใน L1 ทาการแบ่งขอ้ มลู ออกเป็น 2 ส่วน 1) ขอ้ มลู ทก่ี าหนดให้มปี ้ายกากบั L1  L1 U 2 (4) (Labeled Data) เพอ่ื ใชใ้ นการสรา้ งและทดสอบโมเดล 2) ขอ้ มลู ทก่ี าหนดให้ L2  L2 U 1 (5) ไมม่ ปี ้ายกากบั (Unlabeled Data) โดยการใชก้ ารสุ่มขอ้ มลู แบบชนั้ ภมู ิ ดงั ตารางท่ี 4  และสร้างโมเดล 1 และ 2 จากขอ้ มูล L1 และ L2 ใหม่ และหาก พบวา่ L1 และ L2 ไมเ่ ปลย่ี นแปลง ใหห้ ยดุ ดาเนินการ 2.5.2. ขนั้ ตอนสรา้ งโมเดลขนั้ ตน้ จากขอ้ มลู ทมี่ ปี ้ายกากบั กาหนดให้ L1 และ L2 มคี ่าเท่ากบั L และสรา้ งโมเดล 2 โมเดล  ส่มุ เลอื กตวั อย่างจาก U เพมิ่ เขา้ มาใน U’ ใหค้ รบจานวน h1  kNN (L1,k,p1) (2)  ทาตามขนั้ ตอนขา้ งตน้ จนครบรอบจานวนการทาซ้า (100 รอบ) h2  kNN (L2,k,p2) (3)  สรา้ งโมเดล COREG และทดสอบประสทิ ธภิ าพของโมเดล ตารางท่ี 4. การแบง่ ขอ้ มลู เพอ่ื สรา้ งโมเดลขนั้ แรก h*(x) = ( h1(x) + h2(x) ) / 2 (6) ส่วนของขอ้ มลู สดั ส่วน ขนาด ข้อมูล ตารางท่ี 5. โมเดลและวธิ กี ารวดั ระยะทาง โมเดล วิธีวดั ระยะทาง (pi) ขอ้ มลู สาหรบั การทดสอบโมเดลสุดทา้ ย 25.0% 1,250 ชดุ ข้อมูล kNN1 Mix Euclidean Distance K 1 kNN2 Nominal Distance (Testing Data) 2 kNN1 Mix Euclidean Distance 3 3 kNN2 Mix Euclidean Distance 3 ขอ้ มลู สาหรบั การสรา้ งโมเดลขนั้ แรก 7.5% 375 kNN1 Euclidean Distance 5 kNN2 Correlation Similarity 9 (Initial Training Data) : L 5 5 ขอ้ มลู ทไ่ี มม่ ปี ้ายกากบั เพ่อื เป็นสว่ นท่ี 2.0% 100 เลอื กขอ้ มลู เขา้ ใชใ้ นการสรา้ งโมเดล เพม่ิ เตมิ : U’ ขอ้ มลู ทไ่ี มม่ ปี ้ายกากบั : U 65.5% 3,275 2.5.3. กาหนดจานวนรอบการทาซ้า (Iteration) 100 รอบ 2.5.4. กาหนดจานวนรอบการทาซ้า (Iteration) 200 รอบ 266

การประชมุ วชิ าการระดับชาติดา้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ คร้ังที่ 11 (NCIT2019) กาหนดจานวนรอบการทาซ้าเป็น 200 รอบ (T=200) และทาตาม ตารางท่ี 7. ระยะเวลาทใ่ี ชส้ รา้ งโมเดลขอ้ มลู ชุดท่ี 2 (นาท)ี ขนั้ ตอน 2.5.3. ทงั้ หมด เพอ่ื สรา้ งโมเดลใหมม่ าเปรยี บเทยี บ โมเดล U’ 100 U’ 200 % 3. ผลการวจิ ยั ผลการเปรยี บเทยี บประสทิ ธภิ าพของโมเดลดว้ ยคา่ RMSE ของโมเดล เวลา %ลดลง เวลา %ลดลง COREG และ AU-COREG ทม่ี กี ารจดั กลมุ่ ตงั้ แต่ 5 จนถงึ 10 กล่มุ และทม่ี ี U’ เทา่ กบั 100 และ 200 และระยะเวลาทใ่ี ชใ้ นการสรา้ งโมเดล มดี งั น้ี COREG 386 AU-COREG 5 กลุ่ม 31 (95%) 35 (91%) 13% AU-COREG 6 กลมุ่ 38 (94%) 42 (89%) 11% AU-COREG 7 กลมุ่ 41 (94%) 45 (88%) 10% AU-COREG 8 กลุ่ม 44 (93%) 52 (87%) 18% AU-COREG 9 กลุม่ 50 (93%) 54 (86%) 8% AU-COREG 10 กล่มุ 53 (92%) 60 (84%) 13% ตารางท่ี 8. ระยะเวลาทใ่ี ชส้ รา้ งโมเดลขอ้ มลู ชดุ ท่ี 3 (นาท)ี โมเดล U’ 100 U’ 200 % เวลา %ลดลง เวลา %ลดลง COREG 378 AU-COREG 5 กลุ่ม 36 (95%) 38 (90%) 6% รปู ท่ี 1. เปรยี บเทยี บคา่ RMSE ของขอ้ มลู ชดุ ท่ี 1 AU-COREG 6 กลมุ่ 36 (95%) 42 (89%) 17% AU-COREG 7 กลุ่ม 40 (94%) 46 (88%) 15% AU-COREG 8 กลุ่ม 44 (93%) 50 (87%) 14% AU-COREG 9 กลมุ่ 48 (93%) 50 (87%) 4% AU-COREG 10 กลุ่ม 51 (92%) 55 (85%) 8% รปู ท่ี 2. เปรยี บเทยี บค่า RMSE ของขอ้ มลู ชุดท่ี 2 4. สรุปและอภปิ รายผล การสรา้ งโมเดลจากการเลอื กขอ้ มลู ทไ่ี มม่ ปี ้ายกากบั อย่างอตั โนมตั แิ บบ กง่ึ ถดถอย (AU-COREG) ถูกพฒั นามาจากโมเดล COREG โดยลดขนาด ตวั อย่างทไ่ี ม่มปี ้ายกากบั เพอ่ื คดั เลอื กเขา้ โมเดล ดว้ ยการทา Cluster เพอ่ื ช่วยลดจานวนรอบในการคานวณ และยงั ทาใหป้ ระสทิ ธภิ าพของโมเดลไม่ ลดลง ซง่ึ จานวนรอบในการคานวณ วธิ ี COREG = จานวนรอบในการทาซ้า (T) x จานวนโมเดล x จานวนเพ่อื นบ้าน x จานวนตวั อย่างท่ไี ม่มปี ้ายกากบั (U’) จานวนรอบในการคานวณ วธิ ี AU-COREG = จานวนรอบในการทาซา้ (T) x จานวนโมเดล x จานวนเพอ่ื นบา้ น x จานวนคลสั เตอร์ ตารางท่ี 9. RMSE ทไ่ี ดจ้ ากโมเดลพยากรณ์ทม่ี คี ่าน้อยทส่ี ดุ ข้อมลู COREG AU-COREG AU-COREG รปู ท่ี 3. เปรยี บเทยี บค่า RMSE ของขอ้ มลู ชุดท่ี 3 (U’100) (U’200) ชดุ ท่ี 1 16,105 16,136 16,105 ตารางท่ี 6. ระยะเวลาทใ่ี ชส้ รา้ งโมเดลขอ้ มลู ชดุ ท่ี 1 (นาท)ี เพมิ่ ขน้ึ 0.19% เทา่ เดมิ 0.00% โมเดล U’ 100 U’ 200 % (10 กลุม่ ) (10 กลุม่ ) เวลา %ลดลง เวลา %ลดลง ชดุ ท่ี 2 2,139 2,123 2,148 COREG 667 ลดลง 0.75% เพมิ่ ขน้ึ 0.42% AU-COREG 5 กลุม่ 40 (94%) 46 (93%) 15% (6 กลมุ่ ) (7 กลุ่ม) AU-COREG 6 กลมุ่ 51 (92%) 51 (92%) 0% ชดุ ท่ี 3 14.58 14.67 13.22 AU-COREG 7 กลมุ่ 62 (91%) 58 (91%) (6%) เพมิ่ ขน้ึ 0.62% ลดลง 9.32% AU-COREG 8 กลุม่ 68 (90%) 63 (91%) (7%) (7 กลมุ่ ) (5 กลุ่ม) AU-COREG 9 กลมุ่ 72 (89%) 71 (89%) (1%) หากเพมิ่ จานวนคลสั เตอรใ์ หม้ ากขน้ึ จะเพม่ิ จานวนรอบในการคานวณ AU-COREG 10 กลมุ่ 76 (89%) 80 (88%) 5% 267

การประชมุ วิชาการระดับชาติดา้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งที่ 11 (NCIT2019) มากขน้ึ อยา่ งไมม่ นี ยั สาคญั ดงั นนั้ ผวู้ จิ ยั จงึ ไดท้ าการทดลองเพมิ่ จานวนคลสั เรยี นรู้ จานวนเพ่อื นบ้านทใ่ี ชท้ ดสอบความคลาดเคล่อื น จานวนรอบการ เตอร์ ตงั้ แต่ 5 จนถึง 10 คลสั เตอร์ และเพมิ่ U’ ใหม้ ากขน้ึ จาก 100 เป็น ทาซ้า เป็นตน้ ซง่ึ อาจช่วยปรบั ปรงุ โมเดลใหม้ ปี ระสทิ ธภิ าพมากยงิ่ ขน้ึ 200 ตวั อย่าง เพอ่ื ใหส้ ามารถทาการจดั กลุม่ ใหด้ ยี ง่ิ ขน้ึ กิตติกรรมประกาศ ตารางท่ี 10. ระยะเวลาทใ่ี ชจ้ ากโมเดลพยากรณ์ทม่ี คี ่าน้อยทส่ี ดุ (นาท)ี คณะผวู้ จิ ยั ขอขอบคุณ ดร.ตวงทอง วตั รุจกี ฤต ทเ่ี ป็นแรงบนั ดาลใจใน การทาวจิ ยั ครงั้ น้ี นอกจากน้ีขอขอบคุณเจ้าหน้าทแ่ี ละเพ่อื นๆ ภาควชิ า ข้อมูล COREG AU-COREG AU-COREG วศิ วกรรมขอ้ มลู ขนาดใหญ่ ทช่ี ่วยเหลอื และใหก้ าลงั ใจในการทาวจิ ยั ครงั้ น้ี สุดทา้ ยน้ี ผวู้ จิ ยั ขอขอบพระคุณบดิ ามารดา และครอบครบั ซ่งึ เป็นกาลงั ใจ (U’100) (U’200) และคอยสนบั สนุนในทกุ เรอ่ื ง และทกุ ชว่ งชวี ติ ชดุ ท่ี 1 667 76 80 เอกสารอ้างอิง [1] Bizibl Marketing, “10 Key Marketing Trends for 2017 and Ideas for ลดลง 89% ลดลง 88% Exceeding Customer Expectations” Retrieved June 16, 2019 from (10 กลุ่ม) (10 กลุ่ม) https://bizibl.com/marketing/download/10-key-marketing-trends-2017- and-ideas-exceeding-customer-expectations ชดุ ท่ี 2 386 38 46 [2] Blum A., Mitchell T., “Combining labeled and unlabeled data with co- training,” COLT' 98 Proceedings of the eleventh annual conference on ลดลง 90% ลดลง 88% Computational learning theory, pp 92-100, July. 1998. [3] Didaci L., Fumera, G., Roli, F., “Analysis of co-training algorithm with (6 กลุม่ ) (7 กลุ่ม) very small training sets,” Gimel’farb, G., et al. (eds.) SSPR/SPR 2012. LNCS., Springer, Heidelberg., vol. 7626, 2012. ชดุ ท่ี 3 378 40 38 [4] R Wang, L Li., “The performance improvement algorithm of co-training by committee,” 5th international conference on computer science and ลดลง 89% ลดลง 90% network technology, 2016. [5] Sousa R., Gama J., “Co-training Semi-supervised Learning for Single- (7 กลุ่ม) (5 กลุม่ ) Target Regression in Data Streams Using AMRules,” International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems, 2017. ข้อมูลชุดท่ี 1 และ 3 โมเดลท่ีสร้างด้วยวธิ ี AU-COREG ท่มี ี U’ 200 [6] Zhi Hua., Ming Li., “Semi-supervised regression with co-training,” ตวั อย่าง ส่วนใหญ่จะใหค้ ่า RMSE ต่ากว่า U’ 100 ตวั อย่าง โดยจานวน IJCAI’05 proceeding of the 19th international joint conference on คลสั เตอร์ทใ่ี หค้ ่า RMSE ทต่ี ่าทส่ี ุดคอื จานวน 10 คลสั เตอร์สาหรบั ขอ้ มลู artificial intelligence, 2005. ชุดท่ี 1 และจานวน 5 คลสั เตอร์สาหรบั ขอ้ มลู ชุดท่ี 3 ซ่งึ ขอ้ มลู ชุดท่ี 1 และ 3 เกดิ จากโมเดล kNN 2 โมเดล ทก่ี าหนดวธิ กี ารวดั ระยะทางทต่ี ่างกนั แต่ กาหนดพารามเิ ตอร์ k เท่ากนั ขอ้ มลู ชุดท่ี 2 โมเดลทส่ี รา้ งดว้ ยวธิ ี AU-COREG ทม่ี ี U’ 100 ตวั อย่าง จานวน 6 คลสั เตอรใ์ หค้ ่า RMSE ต่าทส่ี ุด เกดิ จากโมเดล kNN 2 โมเดลทม่ี ี วธิ กี ารวดั ระยะทางทเ่ี หมอื นกนั แต่กาหนดพารามเิ ตอร์ k ต่างกนั จากผลการทดลองพบว่า จานวนคลสั เตอร์หรอื จานวนตวั อย่างท่ไี ม่มี ป้ายกากบั (U’) ทเ่ี พม่ิ มากขน้ึ ไม่ไดม้ ผี ลอย่างมนี ัยสาคญั ต่อการลดความ คลาดเคลอ่ื น (RMSE) ได้ 5. บทสรุปและขอ้ เสนอแนะ การวจิ ยั ครงั้ น้นี าเสนอขนั้ ตอนการสรา้ งโมเดลจากการเลอื กขอ้ มลู ทไ่ี ม่ มีป้ายกากับอย่างอัตโนมตั ิแบบก่ึงถดถอย (AU-COREG) ซ่ึงทาการ ทดลองกบั ขอ้ มลู สามชุด ท่มี คี ุณลกั ษณะของขอ้ มูลท่แี ตกต่างกนั และใช้ โมเดลพยากรณ์ kNN 2 โมเดล ทม่ี วี ธิ กี ารวดั ระยะทางเหมอื นกนั แต่ต่างกนั ทค่ี า่ พารามเิ ตอรเ์ ค หรอื วธิ กี ารวดั ระยะทางทแ่ี ตกต่างกนั ขน้ึ อยกู่ บั ลกั ษณะ ของขอ้ มลู ในการเรยี นรู้ซ้าในแต่ละรอบ มกี ารจดั กลุ่มขอ้ มลู ท่ไี ม่มปี ้ายกากบั ท่ี ผ่านการทานายจากโมเดลพยากรณ์ และเลอื กตวั แทนกลุ่มเพ่อื หาตวั แทน กลุ่ม ท่ีทาให้ความคลาดเคล่อื นน้อยท่ีสุด โดยการวิจยั น้ี ยงั มีการเพมิ่ จานวนขอ้ มลู ทไ่ี มม่ ปี ้ายกากบั เพอ่ื ใหส้ อดคลอ้ งกบั การจดั กลุ่มขอ้ มลู การทานายขนั้ สุดท้าย โดยหาค่าเฉล่ียของการทานายของทงั้ สอง โมเดล การวิจัยน้ีแสดงให้เห็นว่าวิธี AU-COREG สามารถปรับปรุง ประสทิ ธภิ าพของโมเดล โดยช่วยลด RMSE ไดม้ ากกวา่ 0.5% และยงั ชว่ ย ลดเวลามากว่า 84% ผู้วจิ ยั ยงั ขาดการปรบั พารามเิ ตอร์ให้เหมาะสม กบั คุณลกั ษณะของ ข้อมูล เช่น จานวนข้อมูลท่ไี ม่มปี ้ายกากบั ท่ีจะเพิ่มเข้าไปในข้อมูลการ 268

การประชุมวิชาการระดบั ชาตดิ า้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ ครัง้ ท่ี 11 (NCIT2019) การวิเคราะหร์ ปู แบบความคิดเหน็ เกี่ยวกบั ผลประเมินการสอนของอาจารย์ โดยนักศึกษาโดยใช้เทคนิ คเหมืองข้อความ The Analysis of Student Evaluating Teacher Performance using Text Mining Technique วรงรอง ศรศี ริ ริ ุ่ง ประจกั ษ์ เฉดิ โฉม ธงชยั แก้วกริ ยิ า Waronglong Srisirirung Prajak Chertchom Thongchai Keawkiriya คณะเทคโนโลยสี ารสนเทศ คณะเทคโนโลยสี ารสนเทศ สถาบนั การจดั การปัญญาภวิ ฒั น์ สถาบนั เทคโนโลยไี ทย-ญปี่ ่นุ สถาบนั เทคโนโลยไี ทย-ญปี่ ่นุ Panyapiwat Institute of Management Faculty of Information Technology Faculty of Information Technology นนทบุรี / ประเทศไทย Thai-Nichi Institute of Technology Thai-Nichi Institute of Technology Nonthaburi / Thailand กรุงเทพฯ / ประเทศไทย กรงุ เทพฯ / ประเทศไทย [email protected] Bangkok / Thailand Bangkok / Thailand [email protected] [email protected] บทคดั ยอ่ – งานวิจยั น้ีได้นาเสนอวิธีการจาแนกความคิดเหน็ เกีย่ วกับ ประยกุ ตใ์ ชใ้ นการทางานได้ ดงั นนั้ การเรียนการสอนแบบให้ผเู้ รยี นรูจ้ ักคิด ผลประเมินการสอนของอาจารย์โดยนักศึกษาโดยใช้เทคนิ คเหมือง วิเคราะห์ สังเคราะห์ จึงควรเร่ิมจากการวิธีการสอนของอาจารยใ์ น ขอ้ ความ จากการเกบ็ ขอ้ มูล 3,000 ข้อความจากระบบบริการการศึกษา ได้ สถาบนั การศึกษา ซ่งึ อาจารยแ์ ต่ละคนมวี ธิ กี ารสอนท่แี ตกต่างกนั ไป เช่น นามาวิเคราะห์ตามกระบวนการทาเหมืองข้อความเพือ่ สร้างแบบจาลอง การใช้คาพูด กริยาท่าทาง การดูแลเอาใจใส่ การใช้ส่ือการสอน การ จากอลั กิริทึม 3 วิธี ได้แก่ Decision Tree , Naïve Bayes , Deep Learning มอบหมายงาน วธิ กี ารพฒั นาทกั ษะให้ผเู้ รียน ดงั นนั้ เพ่อื ใหอ้ าจารยไ์ ด้รบั รู้ เพือ่ เปรียบเทียบประสิทธิภาพการจาแนกหมวดหมู่ความคิดเหน็ เชิงบวก ถงึ คณุ ภาพการเรยี นการสอนของตนเอง ปัจจุบนั จงึ มรี ะบบการประเมนิ การ และเชิงลบ จากการทดลอง พบว่า อลั กอริทึมทีเ่ หมาะสมจะนามาใช้ในการ การสอนของอาจารยโ์ ดยนักศึกษาท่นี ามาใชใ้ นสถาบนั การศึกษาต่างๆ สร้างแบบจาลอง คือ Deep Learning เนือ่ งจากมคี ่าความถกู ต้องสงู สุด คือ ตามหลกั เป้าหมายของการประกนั คณุ ภาพ โดยขอ้ มูลท่ผี ปู้ ระเมนิ จะถูกเกบ็ 77% ค่าความระลึกสาหรบั Positive สูงสุด 96.10% และค่าความแม่นยา เป็นความลบั ซ่งึ ทาใหอ้ าจารยน์ ัน้ ได้รบั รูค้ วามคิดเห็นของผูเ้ รียนอย่าง สาหรบั Negative สงู สุด 80.95% แท้จริง และนาไปปรับปรุงคุณภาพการเรียนการสอนให้ดีขน้ึ ได้ โดย ลกั ษณะของขอ้ มูลความคดิ เหน็ โดยผเู้ รียน ประกอบดว้ ย 2 ลกั ษณะ ไดแ้ ก่ คาสาคญั – ความคิดเหน็ , อลั กอริทึม, คุณลกั ษณะ, แบบจาลอง ขอ้ มลู เชงิ ปรมิ าณแสดงระดบั ความพงึ พอใจ 1 – 5 และ ขอ้ มูลเชงิ คณุ ภาพ ทน่ี กั ศกึ ษาสามารถแสดงความคดิ เหน็ เพม่ิ เตมิ โดยการพมิ พเ์ ป็นตวั หนงั สอื ABSTRACT - The research purposes the methods to classify 3,000 สาหรบั ขอ้ มูลเชงิ คุณภาพจะมีลกั ษณะเชิงลึกกว่าขอ้ มูลเชิงปรมิ าณ เช่น อาจารยพ์ ดู วกวน พดู นอกเร่อื ง สอนน่าเบ่อื สอนสนุก เป็นตน้ จากท่กี ล่าว comments about Student Evaluating Teacher Performance from มาขา้ งตน้ นกั วจิ ยั จงึ เลอื กเทคนคิ การทาเหมอื งขอ้ ความ (Text Mining) มา registrar system by using text mining technique. The analyze them for ใชใ้ นการวเิ คราะหผ์ ลประเมินการสอนของอาจารย์ เน่อื งจากความคิดเหน็ model construction and create 3 algorithms; Decision Tree , Naïve เป็นขอ้ มูลทม่ี โี ครงสรา้ งท่ไี ม่แน่นอนและเป็นภาษาธรรมชาตทิ ่มี นุษยใ์ ชใ้ น Bayes and Deep Learning to compare the comment classify การส่อื สารและแลกเปล่ยี นประสบการณ์ร่วมกนั ทาใหย้ ากต่อการนาไปใช้ effectiveness (positive , negative). The result suggests that Deep ประโยชน์ การใช้เทคนิคการวเิ คราะหเ์ หมอื งขอ้ ความและการประมวลผล Learning is the most appropriate due to the most accuracy is 77%, ภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing : NLP) เป็นเทคนิคท่ี positive recall is 77% and negative precision is 80.95% นามาประยุกต์ใช้ในการสกัดความคิดเห็นท่เี ป็นขอ้ มูลเชิงคุณภาพของ นักศึกษา จากนนั้ นาขอ้ มูลเชงิ คุณภาพนัน้ มาสร้างขอ้ เสนอแนะเพ่ือการ Keywords – comments, algorithms, features, model พฒั นาการสอนของอาจารยต์ ่อไป สาหรบั การวจิ ยั น้ี มวี ตั ถปุ ระสงคเ์ พ่อื วดั ประสทิ ธิภาพแบบจาลองการวเิ คราะห์รูปแบบความความคดิ เห็นเก่ยี วกบั 1. บทนา ผลประเมินการสอนของอาจารย์โดยนักศึกษา จาก 3 เทคนิค ได้แก่ สถาบนั การศึกษา คือ สถานท่เี ตรยี มความพรอ้ มในการทางานใหก้ บั Decision Tree, Naïve Bayes, Deep Learning ผเู้ รยี น อาจารยเ์ ป็นบคุ คลหน่งึ ท่มี หี นา้ ท่ใี นการใหค้ วามรกู้ บั ผเู้ รยี น ซ่งึ วธิ ที ่ี ใชใ้ นการเรยี นการสอนนนั้ จะสง่ ผลใหผ้ เู้ รียนมคี ุณภาพนนั้ พจิ ารณาไดจ้ าก การท่ีผู้เรียนสามารถนาความรู้ท่ีได้จากการเรียนรู้ทฤษฎีต่า งๆ ไป 269

การประชมุ วชิ าการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครงั้ ท่ี 11 (NCIT2019) หวั ขอ้ หลกั หวั ขอ้ ยอ่ ย 2. เอกสารท่เี กย่ี วขอ้ ง (4) อาจารยม์ คี วามสามารถในการถ่ายทอดความรู้ 2.1 กระบวนการพฒั นาอาจารย์ อธบิ ายเนอื้ หาไดอ้ ยา่ งชดั เจน เขา้ ใจง่าย การพัฒนาอาจารยใ์ นมหาวิทยาลยั จาเป็นต้องมีการคานึงถึงการ พฒั นาหลายดา้ น เช่น ดา้ นวชิ าการความเป็นครู ดา้ นการจดั การเรียนการ (5) อาจารย์สามารถให้คาแนะนาหรือตอบ ข้อ สอน ด้านวิจยั ดา้ นสมรรถนะวิชาชพี ท่เี ก่ยี วขอ้ งกบั สาขาท่ตี นรบั ผดิ ชอบ ด้านการบริหารจัดการ และด้านการขดั เกลาทางสังคม (สานักงาน ซกั ถามของนกั ศกึ ษาไดอ้ ยา่ งชดั เจนและเขา้ ใจดี ค ณ ะ ก ร ร ม ก า ร ก า ร อุ ด ม ศึก ษ า ก ร ะ ท ร ว ง ศึก ษ า ธิก า ร ,2 5 5 1 ) กระบวนการพฒั นาอาจารยม์ ี 4 ขนั้ ตอน (ณรงคฤ์ ทธิ์ ,2559) ดงั น้ี ด้านกิจกรรมการ (6) อาจารยไ์ ด้ชีแ้ จงวตั ถุประสงค์การเรียน อธบิ าย ขนั้ ท่ี 1 การเตรียมการสารวจ วิเคราะห์สภาพปัญหา และความ เรยี นการสอน ขอบเขตของเนื้อหาวิชา แหล่งค้นคว้าขอ้ มูล ตอ้ งการการพฒั นาอาจารย์ รวมทงั้ เกณฑก์ ารวดั และประเมนิ ผลอยา่ งชดั เจน ขนั้ ท่ี 2 การสร้างกจิ กรรมการพฒั นาอาจารย์ เป็นขนั้ ตอนท่ตี ้อง ดาเนนิ การร่วมกนั ระหวา่ งอาจารย์ และผบู้ รหิ ารสถาบนั การศกึ ษา (7) อาจารยเ์ ตรยี มเนื้อหาการสอนอยา่ งเป็นลาดบั มี ขนั้ ท่ี 3 การตดิ ตามผลอยา่ งตอ่ เน่อื ง ความต่อเน่อื ง น่าสนใจ ทนั สมยั และครอบคลุม ขนั้ ท่ี 4 การดาเนินการบริหารทรพั ยากร ไดแ้ ก่ ทรพั ยากรบุคคล ทรพั ยากรดา้ นการเงนิ ทรพั ยากรดา้ นกายภาพ เช่น ส่อื การเรยี นการสอน คาอธบิ ายรายวชิ า วสั ดุอุปกรณ์ และทรพั ยากรสารสนเทศ สาหรบั ขนั้ ตอนการพฒั นาอาจารยน์ นั้ เริ่มตน้ จากการสารวจ และการ (8) อาจารยใ์ ชส้ ่อื การสอนทเ่ี หมาะสม สอดคลอ้ งกบั วิเคราะห์สภาพปัญหา ดงั นัน้ การเก็บรวบรวมขอ้ มูลความคิดเห็นของ ผเู้ รยี นจงึ เป็นแนวทางหน่งึ ท่นี ามาใชใ้ นการพฒั นาอาจารยไ์ ด้ เนอ้ื หาวชิ าและเออื้ ตอ่ การเรยี นรขู้ องนกั ศกึ ษา 2.2 วิธีการประเมินการสอนของอาจารยโ์ ดยนักศึกษา (9) อาจารยใ์ ชเ้ ทคนคิ /วธิ กี ารสอนท่หี ลากหลาย จงู องคป์ ระกอบท่ผี เู้ รียนใชใ้ นการประเมินการสอนของอาจารย์ ซ่งึ การ ประเมินต้องเป็นระบบ ครอบคลุมทุกมิติ และเป็นไปตามสภาพความจรงิ ใจใหน้ กั ศกึ ษาสนใจอยากเรยี นรแู้ ละตดิ ตามการ รูปแบบการประเมินมีทงั้ วิธีการท่ีแบบง่ายๆ ไปจนถึงซบั ซ้อน โดยมี วตั ถุประสงคเ์ พ่อื ใหม้ ตี ิดตามคุณภาพของการเรียนการสอน ผสู้ อนจะรบั รู้ เรยี น จุดเด่นและจุดท่คี วรพฒั นาของตนเอง ปัจจุบนั ระบบการประเมินการการ สอนของอาจารยโ์ ดยนักศึกษาท่นี ามาใช้ในสถาบนั การศึกษาตามหลกั (10) อาจารยม์ กี ารเช่อื มโยงเน้ือหาภาคทฤษฎีกบั เป้าหมายของการประกนั คุณภาพ ประกอบดว้ ย 2 วธิ กี ารประเมนิ ดงั น้ี กรณีศึกษาจากการฝึกปฏบิ ตั ิ/การทางานจริง 2.2.1 การประเมินโดยการให้คะแนน (Rating Scale) แสดงความ คดิ เหน็ จากระดบั ความคดิ เหน็ 5 ระดบั โดยหวั ขอ้ สาหรบั การประเมนิ การ เพ่ือกระตุ้นให้นักศึกษาได้คิด วิเคราะห์ นา สอนของอาจารยส์ าหรบั การวจิ ยั ครงั้ นี้ ประกอบด้วย 3 ด้าน ได้แก่ ดา้ น อาจารยผ์ สู้ อน ด้านกจิ กรรมการเรยี นการสอน ดา้ นการพฒั นาศกั ยภาพ ความรทู้ ่เี รยี นมาประยกุ ตใ์ ช้ นักศกึ ษาและเสริมสร้างคุณลกั ษณะท่พี งึ ประสงค์ สาหรบั งานวจิ ยั นี้จะใช้ หวั ขอ้ ย่อยการประเมินในการกาหนดคุณลักษณะของความคดิ เห็นของ (11) อาจารย์เปิ ดโอกาสให้นักศึกษาได้ซักถาม นกั ศกึ ษาในดา้ นต่างๆ ท่มี คี วามสมั พนั ธก์ บั หวั ขอ้ หลกั เพ่อื ใชใ้ นการเตรยี ม ชุดขอ้ มลู เพ่อื การเรยี นรู้ ซ่งึ แตล่ ะดา้ นประกอบดว้ ยหวั ขอ้ ยอ่ ย ดงั นี้ แสดงความคิดเหน็ แลกเปล่ยี นประสบการณ์ หรอื มสี ่วนร่วมในชนั้ เรยี น เพ่อื สรา้ งบรรยากาศ การเรยี นรู้ (12) อาจารยม์ อบหมายงานให้นักศึกษาฝึกปฏบิ ตั ิ อยา่ งเหมาะสม (13) อาจารย์มีการติดตามผลการเรียนรู้ขอ ง นกั ศกึ ษาอยา่ งสม่าเสมอ พรอ้ มใหข้ อ้ แนะนาท่ี เป็นประโยชน์ (14) อาจารย์ใช้วิธีวดั และประเมินผลการเรียนท่ี เหมาะสม ครอบคลุมเนื้อหาและวตั ถุประสงค์ รายวชิ า (15) อาจารยส์ อนได้ครอบคลุมเนื้อหาและครบตาม แผนการสอนท่กี าหนด (16) เม่อื พบปัญหาในการเรยี น นักศึกษาสามารถ ตดิ ตอ่ ขอคาแนะนาจากอาจารยผ์ า่ น ช่องทาง ตารางท่ี 1 หวั ขอ้ การประเมนิ อาจารย์ ตา่ งๆได้ หวั ขอ้ หลกั หวั ขอ้ ยอ่ ย ด้า นกา รพัฒ น า (17) นักศึกษาได้รับ กา รเสริม ส ร้างคุณธ ร รม ดา้ นอาจารยผ์ สู้ อน (1) อาจารยม์ บี คุ ลกิ ดี วางตวั เหมาะสม สามารถเป็น ศกั ยภาพนกั ศกึ ษา จรยิ ธรรม และค่านิยมท่ดี ีงามในระหว่างการ แบบอยา่ งท่ดี ใี หก้ บั นกั ศกึ ษา แ ล ะ เ ส ริม ส ร้า ง เรยี นการสอน (2) อาจารยใ์ หค้ วามสนใจ เอาใจใสน่ กั ศกึ ษา พรอ้ ม คุณลักษณะท่ีพึง (18) นกั ศึกษาได้รบั การสร้างนิสัยใฝ่เรยี น ใหร้ ู้จกั ใหค้ วามชว่ ยเหลอื ในดา้ นการเรยี นการสอน ประสงค์ วิธีการค้นคว้าและเพิ่มพูนความรู้เพ่ือการ (3) อาจารยใ์ หค้ วามสนใจและดูแลเอาใจใสน่ กั ศกึ ษา พฒั นาตนเองอยา่ งต่อเน่ือง อยา่ งทวั่ ถงึ พรอ้ มใหค้ วามชว่ ยเหลอื ในดา้ นการ (19) นกั ศึกษาได้รบั การส่งเสริมใหร้ ูจ้ กั การทางาน เรยี นการสอน เป็นทมี หรอื การทางานร่วมกบั ผอู้ ่นื (20) นักศึกษาได้รับการพัฒนาทักษะด้านการ ส่อื สารและการนาเสนอในรูปแบบต่างๆ 270

การประชมุ วิชาการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครง้ั ท่ี 11 (NCIT2019) หวั ขอ้ หลกั หวั ขอ้ ยอ่ ย ทางภาษาศาสตรแ์ บบมโี ครงสรา้ ง (ยนื ภูว่ รรณ,2535) ซ่งึ ทงั้ สอง กระบวนการดงั กลา่ วถกู เรียกว่า การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การ (21) การเรียนวชิ าน้ีเป็นส่วนหน่ึงท่ที าใหน้ ักศึกษา วเิ คราะหข์ อ้ ความภาษาไทยประกอบดว้ ย 3 กระบวนการพน้ื ฐานคอื (1) ได้พฒั นาความเป็นมืออาชพี /ความเช่ยี วชาญ กระบวนการตดั คา (Tokenization) เพ่อื ใหม้ คี วามสามารถในการวเิ คราะห์ ในวชิ าชพี ระดบั คาได้ (2) กระบวนการกากบั คาตามหนา้ ทข่ี องคา (Part-of-Speech tagging) (3) กระบวนการวเิ คราะหโ์ ครงสรา้ งภาษา (Syntactic analysis) 2.2.2 การแสดงความคิดเห็นโดยการบรรยาย ความคิดเห็น คือ เพ่อื ใหส้ ามารถนาคาแต่ละคามาประกอบเป็นโครงสรา้ งประโยคได้ อารมณ์ ความรสู้ กึ ความคดิ และขอ้ สนั นษิ ฐานทผ่ี พู้ ดู หรอื ผเู้ ขยี นมตี อ่ สิง่ ใด สงิ่ หน่งึ ความคดิ เหน็ เป็นสง่ิ ท่เี กดิ จากการเรียนรมู้ ากกวา่ เป็นสง่ิ กาเนิดเอง 2.3.2 เทคนิคทใ่ี ชใ้ นการตดั คาสามารถทาได้ 3 วธิ ี ไดแ้ ก่ (ปโยธร อรุ า สง่ิ แวดลอ้ มต่าง ๆ จงึ มอี ทิ ธพิ ลตอ่ ความคดิ เหน็ ซ่งึ ไดแ้ ก่ ศาสนา ความเช่อื ธรรมกุล, กานดา รณุ นะพงศา, 2549 : 4) 1) การใชก้ ฎไวยากรณ์ทาง ในสงั คม ขนบธรรมเนียมประเพณีของสงั คมส่อื มวลชนต่าง ๆ ดงั นนั้ ปัจจยั ภาษา (Rule-based) เป็นการสรา้ งกฎเกณฑใ์ หก้ บั ขอ้ ความ มกี ารกาหนด ท่กี าหนดความคิดเห็นของบุคคล (ประดินันท์ อุปรนัย, 2533 : 117) จงึ ลกั ษณะ การผสม สระอกั ษร การเวน้ วรรคหรอื การขนึ้ ยอ่ หน้า 2)การอา้ งองิ ได้แก่ 1) การเรยี นรู้ 2) ประสบการณ์ส่วนตวั ของบุคคลโดยทางตรง 3) คาจากพจนานุกรม (Dictionary-based) การตดั คาโดยพจนานุกรมเป็นการ เหตุการณ์ประทบั ใจ 4) การรบั เอาแบบของความคดิ เห็นของผอู้ ่นื มาเป็น ตดั คา โดยใชส้ ายอกั ขระ (String) มาเปรยี บเทยี บกบั คาท่มี อี ยใู่ น ของตน 5) เกดิ จากลกั ษณะบุคลกิ ภาพของแต่ละคน 6) เกิดจากอิทธิพล พจนานุกรม 3) การสรา้ งโมเดลการเรยี นรจู้ ากฐานขอ้ ความขนาดใหญ่ จากส่ือมวลชน ความคิดเห็นประเภทน้ีสามารถนามาวิเคราะห์เน้ือหา (Machine Learning or Corpus based) การตดั คาโดยใชค้ ลงั ขอ้ มูลเป็น (Content Analysis) ซ่งึ เป็นวธิ กี ารวจิ ยั เชงิ คุณภาพวธิ หี น่งึ ท่ใี ชใ้ นการคน้ หา การตดั คา โดยนาวธิ กี ารทางสถติ เิ ขา้ มาใชใ้ นการประมวลภาษา โดยใช้ มุมมอง ความรสู้ กึ จากคาพูดหรอื ขอ้ ความ เพ่อื คน้ หารปู แบบ ประเดน็ หลกั คลงั ขอ้ มลู ทางภาษาเป็นฐานความรเู้ กบ็ ค่าความถท่ี ่ใี ชใ้ นการตดั คา ทส่ี าคญั (อมาวสี อมั พนั ศริ ริ ตั น์, 2557) 2.4 วธิ กี ารเรยี นรขู้ องเครอื่ ง (Machine Learning Approach) 2.3 การทาเหมอื งขอ้ ความ การตดั คาโดยใช้การเรยี นรูข้ องเคร่อื งเพ่อื นามาสร้างเป็นแบบจาลอง Text Mining (เหมืองขอ้ ความ) เป็นเทคนิคในการค้นหารูปแบบจาก อตั โนมตั ิในการจาแนกขอ้ ความ จาเป็นต้องเลอื กใช้อลั กอรทิ มึ ท่เี หมาะสม ฐานขอ้ ความขนาดใหญ่ โดยใชข้ นั้ ตอนต่างๆ ไดแ้ ก่ วธิ ที างสถติ ิ การเรยี นรู้ กบั แบบจาลองทต่ี อ้ งการ สาหรบั งานวจิ ยั นี้ผวู้ จิ ยั ไดศ้ กึ ษาอลั กอรทิ มึ ดงั นี้ ของเคร่อื ง (Machine Learning) และการจดจารูปแบบ เพ่อื ใหไ้ ด้รูปแบบ แนวทาง และความสมั พนั ธท์ ซ่ี อ่ นอยใู่ นชุดขอ้ ความ (Text data sets) 2.4.1 ตน้ ไมต้ ดั สนิ ใจ (Decision Tree) เป็นอลั กอรทิ มึ จาแนกขอ้ มูลท่มี ี ลกั ษณะการตดั สินใจเลือกแบบโครงสรา้ งตน้ ไม้โดยขอ้ มูลมคี วามสมั พนั ธ์ รูปท่ี 1. ขนั้ ตอนการทาเหมอื งขอ้ ความ กนั เรม่ิ จากคานวณค่าเกณฑก์ ารเลือกจากทุกคุณลกั ษณะ (Attribute) ใน การทาเหมืองขอ้ ความ คือ การค้นหารูปแบบความสมั พนั ธท์ ่อี ย่ใู นชุด ชดุ ขอ้ มลู แลว้ พจิ ารณาเลอื กคุณลกั ษณะจากคา่ เกนสารสนเทศสูง (หรอื คา่ ขอ้ ความนัน้ ซ่ึงเป็นข้อความท่ีไม่มีโครงสร้างท่ีชดั เจน การทาเหมือง เอน็ โทรพีต่า) จากนนั้ นาคุณลกั ษณะดงั กล่าวมาสร้างเป็นโหนดราก ชุด ขอ้ ความนาไปใช้ในการแก้ปัญหาได้ เช่น การสกดั ข้อมูล (Information ข้อมูลท่ีผ่านโหนดรากจะถูกแบ่งกลุ่มตามค่าในคุณลกั ษณะท่ีเป็นไปได้ Extraction) การจาแนกเอกสาร (Document Classification) การค้นคืน จากนนั้ สรา้ งโหนดกิ่ง โดยคานวณค่าเกณฑก์ ารเลือกจากคุณลกั ษณะท่ี สารสนเทศ (Information Retrieval) การจดั กล่มุ ระบบเอกสาร (Clustering เหลอื ทาซ้ากระบวนการเดมิ เพ่อื สรา้ งโหนดกิ่งไปจนกว่าชุดขอ้ มูลท่ีถูก and Organizing Document) การวเิ คราะหค์ าศพั ท์ (Lexical Analysis) เป็น แบ่งกลุ่มตามเง่อื นไข จะอยใู่ นคลาสเดยี วกนั ทงั้ หมด ตน้ การเตรยี มขอ้ มลู เพ่อื ใชใ้ นการคน้ หาลกั ษณะแฝงของขอ้ มูลไดแ้ บ่งเป็น 3 กระบวนการ (IBM Software Business Analytics, 2013) ได้แก่ การ 2.4.2 นาอีฟเบย์ (Naïve Bayes) เป็นอลั กอรทิ ึมจาแนกขอ้ มูลโดยใช้ คดั เลือกขอ้ มูล (Data selection), การกลนั่ กรองขอ้ มูล (Data cleaning), หลกั ความน่าจะเป็นตามพืน้ ฐานของ Bayes’ Theorem มีการทางานไม่ การสรา้ งขอ้ มลู ท่เี หมาะสม (Data constructing) ซบั ซอ้ น เหตกุ ารณ์ทเ่ี กดิ ขนึ้ เป็นอสิ ระตอ่ กนั 2.3.1 การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) “ภาษาธรรมชาต”ิ เป็นภาษาไมม่ โี ครงสรา้ งท่แี น่นอน การท่ี 2.4.3 การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เป็นอลั กอริทึมจาแนก คอมพวิ เตอรพ์ ยายามทาความเขา้ ใจกบั ภาษาธรรมชาตทิ ม่ี นุษยใ์ ชส้ ่อื สาร ข้อมูลโดยมีแบบอย่างมาจากการทางานของสมองมนุษยท์ ่ีสามารถรบั กนั นนั้ สามารถทาไดด้ ว้ ยวธิ กี ารแทนความรู้ การสรา้ งกฎเกณฑ์ และการ ขอ้ มูลมาจากหลายๆเซลล์ จากนนั้ ประมวลผลแลว้ ส่งขอ้ มลู ต่อไปอกี หลายๆ ประเมนิ ค่าเพ่อื หาความหมายของภาษา (กนกวรรณ เขยี ววรรณ, 2555) เซลล์ ซ่งึ ประกอบด้วย input layer , hidden layer , output layer สาหรบั ดงั นนั้ การท่คี อมพวิ เตอรจ์ ะเขา้ ใจภาษาธรรมชาตไิ ดด้ เี พยี งไรนนั้ ขน้ึ อยกู่ บั อลั กอริทึมนี้หากมีการนาเข้าขอ้ มูลจานวนมาก layer จะสามารถสกัด 2 แนวทาง คอื 1) พฒั นาการทางดา้ นปัญญาประดษิ ฐซ์ ง่ึ เป็นวธิ กี ารแทน คุณลกั ษณะออกมาไดอ้ ยา่ งซบั ซอ้ นมากขน้ึ ความรู้ (Knowledge representation) 2) การศกึ ษาและเขา้ ใจโครงสรา้ ง 2.5 งานวจิ ยั ทเี่ กยี่ วขอ้ ง เรอื งวทิ ย์ นนทภา คณุ ลกั ษณะของครทู ผ่ี เู้ รยี นประทบั ใจ : ตน้ แบบของ ครูดี งานวจิ ยั นี้ศึกษาเก่ยี วกบั เหตุการณ์ สถานภาพ คุณลกั ษณะของครทู ่ี ผเู้ รยี นมคี วามประทบั ใจ โดยใชแ้ บบสอบถามชนิดปลายเปิดใหน้ กั ศกึ ษา บรรยายความประทบั ใจท่มี ตี ่อครู 1 ท่าน จากนนั้ วิเคราะห์ขอ้ มูลดว้ ยการ วเิ คราะห์เนื้อหา ผลการวิจยั พบว่า คุณลกั ษณะประทบั ใจของอาจารยใ์ น ระดบั อุดมศึกษา ในดา้ นการสอน ได้แก่ 1) สอนเขา้ ใจง่าย อธบิ ายฉะฉาน 271

การประชุมวชิ าการระดบั ชาติดา้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครัง้ ท่ี 11 (NCIT2019) และใชเ้ ทคโนโลยเี ขา้ มาประยกุ ตใ์ ช้ในการสอน 2) ผลกั ดนั ให้นักศึกษามี ระบบบรกิ าร Data Collection Data Cleansing สว่ นร่วมในการทากจิ กรรมหลายๆ อยา่ ง 3) มคี วามอดทนในการอธบิ ายให้ การศกึ ษา นักศกึ ษาเป็นรายบุคคล เพ่อื ให้เขา้ ใจในบทเรียนและมที กั ษะในการเรยี น ทกั ษะภาษา 4) สอนสนุก ไม่เครยี ด ทาให้ นกั ศึกษากลา้ ซกั ถาม และ 5) Word Tokenization ฝึกให้นักศึกษาคิดวิเคราะห์ ทงั้ เร่ืองเนื้อหาความรู้ และจริยธรรม ด้าน วิชาการ 1) มีความรู้ในเน้ือหา เทคนิคการสอน จิตวิทยา การวดั ผล ดา้ นอาจารยผ์ สู้ อน ดา้ นกจิ กรรม ดา้ นการพฒั นา ประเมนิ ผล สามารถประยุกต์ใช้ในการจดั กจิ กรรมการเรยี นการสอน 2) c การเรยี นการสอน ศกั ยภาพนกั ศกึ ษา ใฝ่หาความรู้ สงั เกต ปรบั ปรงุ แกไ้ ขตนเองอยู่เสมอและ 3) ตดิ ตามขา่ วสาร ตลอดเวลา PN PN P N อตนิ ตั ิ์ วฒั นบุรานนท์ การจาแนกคุณภาพการใช้งานและปัญหาของ Feature Extractions Feature Selection and เกมแอ็คชนั่ จากบทวิจารณ์ของผู้ใช้ด้วยการทาเหมืองข้อความ และใช้ Model Construction อลั กอรทิ มึ นาอฟี เบยใ์ นการสะกดั ขอ้ ความใหก้ ลายเป็นขอ้ มูลท่มี โี ครงสร้าง Algorithm Algorithm Algorithm เพ่อื หาความน่าจะเป็นท่ปี ระโยคบทวจิ ารณ์เกมแอค็ ชนั่ ความแม่นยาเฉล่ยี Decision Tree Naïve Bay Deep Learning Model ของการจาแนกความคดิ เหน็ เชิงบวกและเชิงลบมีค่ารอ้ ยละ 59.51 และ ปัจจยั ทส่ี ง่ ผลต่อคณุ ภาพของเกมและปัญหาของเกมมคี า่ รอ้ ยละ 64.46 และ Data Recommendation 81.01 ตามลาดบั Visualization Plan Ramzan Talib, Muhammad Kashif Hanif, Shaeela Ayesha, and รูปท่ี 2 กรอบแนวความคดิ Fakeeha Fatime (2016) : Text Mining : Techniques, Applications and Issues นาเสนอการอภปิ รายและวเิ คราะหค์ วามแตกตา่ งของเทคนคิ การทา 3.1 การเกบ็ รวบรวมขอ้ มลู (Data Collection) เหมืองขอ้ ความ โดยการอธบิ ายเก่ยี วกบั ความรู้ท่เี ก่ยี วขอ้ งในขนั้ ตอนการ งานวจิ ยั ครงั้ น้ีมกี ารเกบ็ รวบรวมขอ้ มูลขอ้ ความแสดงความคดิ เหน็ ตอ่ ทาเหมืองข้อความ เช่น Data Mining , Machine Learning , ความรู้ทาง สถติ ิ , การสบื คน้ ขอ้ มูลสารสนเทศ และ ภาษาคอมพวิ เตอรก์ ารนาความรู้ท่ี การสอนของอาจารย์โดยนักศึกษาจากระบบบริหารการศึกษา ของ ไดจ้ ากขนั้ ตอนการทาเหมอื งขอ้ ความไปประยกุ ตใ์ ชใ้ นอุตสาหกรรมต่างๆ สถาบนั การศกึ ษาแห่งหน่ึงจานวน 3,000 ขอ้ ความ ภายในช่วงเวลา 2560 – 2562 จากนนั้ แบ่งขอ้ มูลดว้ ยการสุ่มออกเป็น 2 ส่วน คอื 70 : 30 โดย Seunghyun Brain Park, Jichul Jang, Chihyung Michael (2016) วจิ ยั ขอ้ มูลส่วน 70% ใช้ในการสรา้ งโมเดลและขอ้ มูลแม่แบบ 30% ใช้ในการ เก่ยี วกบั การใชเ้ ทคนิคเหมอื งขอ้ ความ และการวเิ คราะห์ความรูส้ ึกในการ ทดสอบประสทิ ธภิ าพของโมเดล คน้ หาการรบั รเู้ กย่ี วกบั รา้ นอาหารเอเชยี โดยใชข้ อ้ ความจากทวติ เตอร์ โดย จาแนกความรสู้ กึ 2 ระดบั คอื เชงิ บวก เชงิ ลบ ผลการวจิ ยั แสดงใหเ้ ห็นว่า ความคดิ เหน็ เชงิ บวกจะประกอบไปดว้ ยคาศพั ทต์ า่ งๆท่เี ก่ยี วกบั รสชาตขิ อง อาหาร แตค่ วามคดิ เหน็ เชงิ ลบจะประกอบไปดว้ ยความคดิ เหน็ ต่อสงิ่ ๆอ่นื ใน รา้ นอาหารมากกวา่ เช่น อุปกรณ์ การบรกิ าร สภาพแวดลอ้ ม 3. วธิ กี ารดาเนนิ การวจิ ยั งานวจิ ยั เร่อื ง การวเิ คราะหร์ ปู แบบความคดิ เหน็ เกย่ี วกบั ผลประเมนิ การสอนของอาจารยโ์ ดยนกั ศกึ ษาโดยใชเ้ ทคนคิ เหมอื งขอ้ ความ มกี รอบ ความคดิ ในการวจิ ยั ดงั น้ี รูปท่ี 3 ประเภทการประเมนิ การสอนของอาจารย์ รปู ท่ี 4 ความคดิ เหน็ โดยนกั ศกึ ษาจากระบบบรหิ ารการศกึ ษา 272

การประชมุ วิชาการระดบั ชาติด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ ครง้ั ที่ 11 (NCIT2019) 3.2 การทาความสะอาดขอ้ มลู (Data Cleansing) รปู ท่ี 3 ขนั้ ตอนการสกดั คณุ ลกั ษณะของความคดิ เหน็ โดยนกั ศกึ ษาจาก เน่ืองจากการเตรียมข้อมูลเพ่ือนาไปตัดคานัน้ จาเป็นต้องนาสิ่งท่ี ระบบบรหิ ารการศกึ ษา โปรแกรมไม่สามารถเขา้ ใจไดอ้ อกจากขอ้ ความนนั้ ก่อน เน่ืองจากจะสง่ ผล 3.5 การเลอื กคณุ ลกั ษณะ (Feature Selection) ให้การเขยี นคาสงั่ ผิดพลาดไม่สามารถประมวลผลได้ การจัดการแก้ไข การเลือกคุณลักษณะจา เป็ น ต่อกา ร ลดเ ว ลาใ นกา รปร ะม ว ล ผ ล ขอ้ ความทไ่ี ม่สมบูรณ์หรอื ผดิ พลาดใหถ้ ูกตอ้ ง เชน่ สญั ลกั ษณ์ การเวน้ วรรค (Space bar) การขนึ้ บรรทดั ใหม่ คาผดิ การขน้ึ บรรทดั ใหม่ (Enter)โดยใช้ เทคนิคท่นี ามาใช้ คอื วิธกี ารใหค้ ่าน้าหนักของคาในเอกสารแบบ TF/IDF Microsoft Excel จากตวั อยา่ งตอ่ ไปนี้ (Term Frequency/Inverse Document Frequency) โ ด ย ก า ร พิจ า รณ า ความถ่ีของคาในเอ กสาร ถ้าค่า TF/IDF มากหมายถึงคาๆ นั้นมี ตารางท่ี 2 ตวั อยา่ งการทาความสะอาดขอ้ มลู ประสทิ ธภิ าพในการจาแนกคา่ ความรสู้ กึ ในเอกสารมาก สาหรบั งานวจิ ยั นี้มี การระบุความเห็นเชงิ บวกและเชงิ ลบของขอ้ มูลในส่วนของแมแ่ บบเท่านนั้ ขอ้ ความกอ่ นแกไ้ ข ขอ้ ความทแ่ี กไ้ ขแลว้ ดงั ตารางตอ่ ไปน้ี อาจารยส์ อนระเอยี ดและเขา้ ใจ อาจารยส์ อนละเอียดและเขา้ ใจ อยากให้อ.พูดใหด้ งั กว่าน้ีคะ้ ฟัง อยากให้พูดให้ดงั กว่าน้ีค่ะฟังไม่ ตารางท่ี 4 ตวั อยา่ งผลการคานวณ TF/IDF ของคาท่ปี รากฏในความคดิ เหน็ ไมค่ อ่ ยชดั ������ คอ่ ยชดั Comment Sentiment คา่ TF/IDF สร้าง \"ความมนั่ ใจ\" เริ่มสอนแรก สรา้ งความมนั่ ใจเรมิ่ สอนแรกให้ ทดสอบ แนะนา ชอบ ....... ใหโ้ จทยง์ า่ ยๆ ใหท้ า ใหถ้ ูก ใหภ้ ูมื โจทยง์ ่ายๆใหท้ าใหถ้ ูกใหภ้ มู ิใจ 1 …… Positive 0 0.666 0 ....... ใจ 2 …… Positive 0 0 0.258 ....... 3 …… Negative 0.167 0 0 ....... 3.3 การตดั คา (Tokenize) ค่า TF/IDF ท่ีมีค่าสูง เช่น “แนะนา” หมายถึง คานี้ส่งผลต่อความ โปรแกรมตดั คาภาษาไทยท่ใี ชใ้ นงานวจิ ยั นี้ คอื LexTo (Thai Lexeme คดิ เหน็ เชงิ บวกมากกว่าคาว่า “ทดสอบ” เป็นตน้ คา่ TF/IDF ใชใ้ นการแยก คาท่เี กดิ ขน้ึ ทวั่ ไป คาท่ไี ม่แสดงถึงความรู้สกึ ในขอ้ ความนนั้ ๆ เช่น จะ , Tokenize) เพ่ือนาขอ้ ความท่ีตัดแล้วมาสร้างชุดข้อมูลเพ่ือการเรียนรู้ วง , ใน เป็นตน้ จากนนั้ นาค่า TF/IDF มาใชใ้ นการคานวณทางคณิตศาสตร์ (Training set) จากนนั้ นาไประบุค่าความคดิ เหน็ ใน Microsoft Excel ดงั นี้ เพ่อื เขา้ สู่กระบวนการจาแนกขอ้ ความต่อไป ตารางท่ี 3 ตวั อยา่ งการเตรยี มชดุ ขอ้ มูลเพ่อื การเรยี นรู้ Sentiment Text 3.6 การสรา้ งแบบจาลอง (Model Construction) สาหรบั งานวจิ ยั น้ีมกี ารสรา้ งแบบจาลองการเรยี นรดู้ ว้ ยอลั กอรทิ มึ Positive | สอน | ได้ | เขา้ ใจ | สนุกสนาน | ไม่ | เครยี ด | | มี สาหรบั การจาแนก 3 วธิ ี ไดแ้ ก่ Decision Tree , Naïve Bayes , Deep ประสบการณ์ | ใน | การ | สอน | มากๆ | Learning เพ่อื เปรยี บเทียบประสทิ ธภิ าพการจาแนกหมวดหมู่ Negative เคร่ง | ระเบยี บ | เกนิ ไป | บรรยาย | อยา่ งเดยี ว | Negative เสยี ง | ของ | อาจารย์ | ค่อนขา้ ง | ฟัง | ไม่ รู้ | เร่อื ง | เวลา | เรยี น | เเลว้ | เวลา | อาจารย์ | สอน | ค่อนขา้ ง | ให้ | ตอบคาถาม | ทาให้ | เวลา เรยี น | ไม่ | คอ่ ย | เขา้ ใจ | | 3.4 การสกดั คณุ ลกั ษณะ (Feature Extractions) รูปท่ี 4 ขนั้ ตอนการสรา้ งแบบจาลอง เป็นการจาแนกลกั ษณะ ประเภทของคาในขอ้ ความท่ใี ช้ในการวจิ ัย ซ่ึงการสกัดคุณลักษณะท่ีเหมาะสมจาเป็ นการนามาใช้ในกา รเพ่ิม ประสิทธิภาพในการพิจารณาแยกแยะขอ้ ความท่ีส่งผลถึงความเหน็ ต่อ ขอ้ ความนัน้ ๆ ในขนั้ ตอนนี้ใช้โปรแกรม RapidMiner มาใช้ในการสกัด คณุ ลกั ษณะของความคดิ เหน็ โดยนกั ศกึ ษาจากระบบบรหิ ารการศกึ ษา โดย มกี ารกาจดั คาท่ไี ม่มนี ยั สาคญั ไมม่ ผี ลใหค้ วามหมายของขอ้ ความเปล่ยี นไป นาออกจากชดุ ขอ้ มลู เช่น คาบุพบท คาสนั ธาน คาสรอ้ ย สญั ลกั ษณ์ รปู ท่ี 5 การใชอ้ ลั กอรทิ มึ Decision Tree เพ่อื สรา้ งแบบจาลอง 273

การประชมุ วิชาการระดบั ชาตดิ ้านเทคโนโลยสี ารสนเทศ ครง้ั ที่ 11 (NCIT2019) ตารางท่ี 5 สรปุ ผลการวดั ประสทิ ธภิ าพแบบจาลอง อลั กอริทมึ คา่ ความ ค่าความแมน่ ยา ค่าความระลกึ ถกู ต้อง (Recall) (Precision) Positive Negative Positive Negative Deep Learning 77.00% 76.36% 80.95% 96.10% 35.79% Decision Tree 74.33% 75.40% 68.75% 92.68% 34.74% Naïve Bayes 69.67% 80.00% 51.82% 74.15% 60.00% รปู ท่ี 6 การใชอ้ ลั กอรทิ มึ Naïve Bayes จากตารางท่ี 5 สรุปว่าการสรา้ งแบบจาลองโดยใช้อัลกอริทึม Deep Learning (รูปท่ี 10) ค่าความถูกตอ้ งสูงสุด คอื 77% ค่าความระลกึ สาหรบั รูปท่ี 7 การใชอ้ ลั กอรทิ มึ Deep Learning เพ่อื สรา้ งแบบจาลอง Positive สูงสุด 96.10% และค่าความแม่นยาสาหรับ Negative สูงสุด 3.7 การประเมนิ แบบจาลอง (Model Evaluation) 80.95% สาหรบั ค่าความแมน่ ยาสาหรบั Positive สูงสุด 80%และค่าความ ระลกึ สาหรบั Negative สงู สุด 60% ไดแ้ ก่ การใชอ้ ลั กอรทิ มึ Naïve Bayes เป็นการวดั ประสทิ ธภิ าพในการจาแนกประเภทความคดิ เหน็ ต่อการ (รูปท่ี 9) เน่ืองจาก Deep Learning เป็นอลั กอริทมึ ท่สี ามารถประมวลผล เรยี นการสอนของอาจารย์ ดว้ ยวธิ กี ารคน้ คนื สารสนเทศ ประกอบดว้ ย การ ได้ครงั้ ละจานวนมากผา่ น neural network ช่วยให้การเรยี นรู้ของเคร่ือง วดั ค่าความถูกตอ้ ง (Accuracy) คา่ ความแม่นยา(Precision) คา่ ความระลกึ สามารถใหผ้ ลลพั ธใ์ นการตดั สินใจและคาดการณ์ไดด้ มี ากยงิ่ ขนึ้ เหมาะกบั (Recall) ใช้ในการสกดั คุณลกั ษณะเพ่อื หาความสมั พนั ธแ์ ละสรา้ งระบบการเรียนรู้ ต่อไป จงึ ทาใหม้ ปี ระสทิ ธภิ าพสงู กว่า อลั กอรทิ มึ อ่นื ๆ TP Pr ecision  TP FE 5.สรุป บทความน้ีเป็นส่วนหน่ึงของงานวจิ ยั เร่อื ง การวเิ คราะหร์ ูปแบบความ TP คดิ เหน็ เก่ยี วกบั ผลประเมนิ การสอนของอาจารยโ์ ดยนกั ศกึ ษาโดยใชเ้ ทคนิค Re call  TP FN เหมอื งขอ้ ความ เพ่อื วเิ คราะหแ์ ละสงั เคราะห์รูปแบบความคดิ เหน็ จากนนั้ นาไปพฒั นาเคร่อื งมือท่สี นบั สนุนการวิเคราะห์ผลประเมินการสอนของ ������������ + ������������ อาจารย์โดยนักศึกษา เพ่ือระบุปัจจัยท่ีส่งผลต่อคุณภาพการสอนของ ������������������������������������������������ = ������������ + ������������ + ������������ + ������������ อาจารย์ รวมทงั้ ความคดิ เหน็ เชงิ บวกและเชงิ ลบ จากนนั้ ได้ขอ้ เสนอแนะ เพ่อื การพฒั นาการสอนของอาจารย์ โดยการสรา้ งแบบจาลองเพ่อื วเิ คราะห์ โดยท่ี TP คอื จานวนขอ้ มลู ทถ่ี ูกดงึ ออกมาอยา่ งถูกตอ้ ง (True Positive) ความคิดเห็นจากอลั กอรทิ ึม 3 วิธี ได้แก่ Decision Tree, Naïve Bayes, FP คอื จานวนขอ้ มลู ทผ่ี ดิ พลาดทถ่ี ูกดงึ ออกมา (False Positive) Deep Learning เพ่อื เปรยี บเทียบประสิทธภิ าพของแบบจาลองท่สี ามารถ TN คอื จานวนขอ้ มูลท่ถี กู ตอ้ งแต่ไม่ถูกดงึ ออกมา (True Negative) จาแนกความคิดเห็นได้ด่ีท่ีสุด จากผลการทดลองอัลกอริทึม Deep FN คอื จานวนขอ้ มูลท่ผี ดิ พลาดแต่ไม่ถูกดงึ มา(False Negative) Learning มีค่าความถูกต้องสูงสุด คือ 77% ทาให้เห็นว่าอัลกอริทึมนี้มี 4.ผลการทดลอง ความแม่นยาในการทานายผลมากท่สี ุด ดงั นนั้ จงึ เลอื กนาอลั กอรทิ มึ น้ีมาใช้ ในการพฒั นาแบบจาลองตอ่ ไป จากผลการวัดประสทิ ธภิ าพแบบจาลองการวิเคราะห์รูปแบบความ คดิ เหน็ เก่ยี วกบั ผลประเมนิ การสอนของอาจารยโ์ ดยนกั ศกึ ษาโดยใชเ้ ทคนิค เอกสารอ้างอิง เหมอื งขอ้ ความ โดยใชอ้ ลั กอรทิ มึ สาหรบั การจาแนก 3 วธิ ี ไดแ้ ก่ Decision Tree , Naïve Bayes, Deep Learning [1] วริ ชั ศรเลศิ ล้าวาณิช. (2536). การตดั คาในระบบแปลภาษา (Word Segmentation for Thai in Machine Translation System). ก า ร รูปท่ี 8 ผลการวดั ประสทิ ธภิ าพแบบจาลองทใ่ี ช้ Decision Tree แปลภาษาดวยคอมพวิ เตอร.์ NECTEC. หนา้ 50–55. รปู ท่ี 9 ผลการวดั ประสทิ ธภิ าพแบบจาลองท่ใี ช้ Naïve Bayes [2] การดา รุณนะพงศา และปโยธร อุราธรรมกุล. (2549). การตดั คา ภาษาไทย โดยการปรับปรุงกฎและพจ นา นุกรมแบบ ใ ห ม่. รูปท่ี 10 ผลการวดั ประสทิ ธภิ าพแบบจาลองท่ใี ช้ Deep Learning มหาวทิ ยาลยั ขอนแก่น. [3] อตินัติ์ วฒั นบุรานนท์. (2560). การจาแนกคุณภาพการใชง้ านและ ปัญหาของเกมแอ็คชนั่ จากบทวิจารณ์ของผู้ใช้ด้วยการทาเหมือง ขอ้ ความ. วทิ ยานิพนธป์ รญิ ญามหาบณั ฑติ . จฬุ าลงกรณ์มหาวทิ ยาลยั . [4] เรืองวิทย์ นนทภา. “คุณลักษณะของครูท่ีผู้เรียนป ระทับ ใจ ”. วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยฟาร์อีสเทอร์น, ปีท่ี 10, ฉบบั ท่ี 2, เมษายน – มถิ นุ ายน. 2559. 274

การประชุมวชิ าการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งท่ี 11 (NCIT2019) [5] Ramzan Talib, Muhammad Kashif Hanif, Shaeela Ayesha, and Fakeeha Fatime. “Text Mining : Techniques, Applications and Issues”. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol.7, no.11, 2016 [6] Seunghyun Braigvon Park, Jichul Jang and Chihyung Michael. “Analyzing Twitter to explore perceptions of Asian restaurants”. Journal of Hospitality and Tourism Technology, Vol.7, no.4, August. 2016. 275

การประชมุ วิชาการระดับชาตดิ า้ นเทคโนโลยีสารสนเทศ ครงั้ ที่ 11 (NCIT2019) การบรู ณาการระบบสารสนเทศเพ่ือจดั ทาฐานข้อมลู บคุ ลากรด้านการ ท่องเท่ียว สาขาที่พกั และการเดินทางของกล่มุ จงั หวดั นครชยั บรุ ินทร์ Integration of information systems to create a database of tourism personnel accommodation and travel fields of nakhonchaiburin ธรี ศกั ดิ์สงั ขศ์ รี เมธี ทองดี ธรี พงษ์ สงั ขศ์ รี Teerasak Sungsri Metee Thongdee Teerapong Sungsri มหาวทิ ยาลยั ราชภฏั นครราชสมี า มหาวทิ ยาลยั ราชภฏั นครราชสมี า มหาวทิ ยาลยั ราชภฏั นครราชสมี า Nakhon Ratchasima Rajabhat University Nakhon Ratchasima Rajabhat University Nakhon Ratchasima Rajabhat University นครราชสมี า / ประเทศไทย นครราชสมี า / ประเทศไทย นครราชสมี า / ประเทศไทย Nakhon Ratchasima, Thailand Nakhon Ratchasima, Thailand Nakhon Ratchasima, Thailand [email protected] [email protected] [email protected] อภสิ ทิ ธิ์ เดมิ สนั เทยี ะ ณฏั ฐนิ ี ทองดี Abhisith Doemsuntia Nattinee Thongdee มหาวทิ ยาลยั ราชภฏั นครราชสมี า มหาวทิ ยาลยั ราชภฏั นครราชสมี า Nakhon Ratchasima Rajabhat University Nakhon Ratchasima Rajabhat University นครราชสมี า / ประเทศไทย นครราชสมี า / ประเทศไทย Nakhon Ratchasima, Thailand Nakhon Ratchasima, Thailand [email protected] [email protected] บทคัดย่อ — กลุ่มจงั หวดั นครชยั บุรินทร์ ประกอบด้วย นครราชสีมา labor problems Too much labor This research aims to create a database ชยั ภมู ิ บุรรี มั ย์ และสรุ ินทร์ เป็นเมอื งท่ีมีการประกอบธุรกิจเติบโตขึน้ อย่าง of personnel personnel in Nakhon Chai Burin Province. With a focus on รวดเรว็ โดยเฉพาะอย่างย่ิงธุรกิจโรงแรม ท่ีพกั ส่งผลให้มีการจ้างแรงงาน hotel accommodation, accommodation to gather labor information in เป็ นจานวนมากทงั้ ในพ้ืนที่ และนอกพื้นท่ี แต่ปัญหาสาคญั ที่เกิดขึ้นคือมี the area Save to database and display on the website that can display การเคลื่อนย้ายแรงงานอยู่ตลอดเวลา ทาให้เกิดปัญหาแรงงานไมพ่ อบา้ ง the information correctly Complete on all devices With the development แรงงานเกินบ้าง งานวิจัยน้ี มีจุดมุ่งหมายเพื่อจัดทาฐานข้อมูลแรงงาน of PHP language in conjunction with MySQL database. Research results บุคลากรในกลุ่มจังหวดั นครชัยบุรินทร์ โดยเน้นไปท่ีสถานประกอบการ result in users receiving labor information that can be seen in the overall โรงแรม ท่ีพกั เพ่ือรวบรวมข้อมลู แรงงานในพื้นที่ จดั เกบ็ ลงฐานขอ้ มูล และ picture. Or compare on an online map Including being able to display แสดงผลบนเวบ็ ไซต์ท่ีสามารถแสดงผลขอ้ มูลได้อย่างถกู ต้อง ครบถ้วนบน details of the data It also shows results in summary report format. That ทุกอุปกรณ์ โดยพฒั นาด้วยภาษา PHP ร่วมกับฐานข้อมูล MySQL ผลการ makes it possible to understand the situation of workers, tourism and ดาเนินงานวิจยั ส่งผลให้ผใู้ ช้งานได้รบั ข้อมลู แรงงานที่ทาให้เหน็ ขอ้ มูลได้ใน tourism ภาพรวม หรือเชิงเปรียบเทียบบนแผนที่ออนไลน์ รวมถึงสามารถแสดง รายละเอียดของข้อมูลได้ นอกจากน้ียงั แสดงผลในรูปแบบรายงานสรุป ท่ี Keywords — workers, accommodation, web applications, ทาให้เข้าใจสถานการณ์ของแรงงานบุคลาการด้านการท่องเที่ยวได้เป็ น databases. อย่างดี 1. บทนา คำสำคญั — แรงงาน, โรงแรมที่พกั , เวบ็ แอพลิเคชนั่ , ฐานข้อมูล อตุ สาหกรรมการทอ่ งเท่ยี ว ถอื ไดว้ า่ เป็นจุดแขง็ สาหรบั การกระตุ้นการ เจริญเตบิ โตทางเศรษฐกจิ ของประเทศไทยเป็นอย่างมาก โดยเฉพาะการ ABSTRACT — Nakhon Chai Burin Province, consisting of Nakhon ท่องเท่ยี วท่กี ่อใหเ้ กดิ การจา้ งงานทงั้ ทางตรงและทางออ้ ม สรา้ งมูลคา่ เพมิ่ Ratchasima, Chaiyaphum, Buriram and Surin, is a city with fast growing ทางเศรษฐกจิ เป็นอย่างสูง โดยเฉพาะอย่างยงิ่ เม่อื มีการก่อตงั้ ประชาคม business. Especially in the hotel business, resulting in a large number อาเซยี นขนึ้ มา ก่อใหเ้ กดิ การเคล่อื นยา้ ยแรงงานเสรรี ะหว่างประเทศสมาชิก of workers in the area and outside the area But the main problem that หน่ึงในสาขานนั้ คือ สาขาการท่องเท่ยี วสาขาท่พี กั และสาขาการเดินทาง occurs is that there is a labor movement at all times. Causing insufficient [1] 276

การประชมุ วชิ าการระดบั ชาติดา้ นเทคโนโลยสี ารสนเทศ คร้งั ที่ 11 (NCIT2019) กลุ่มจงั หวดั นครชยั บุรินทร์ประกอบด้วย นครราชสมี า ชยั ภูมิ บุรรี มั ย์ การดาเนินงานเร่ิมตน้ จากการศกึ ษาและพฒั นาแบบเกบ็ ขอ้ มูลแรงงาน สุรนิ ทร์ เป็นกลุม่ จงั หวดั ในภาคตะวนั ออกเฉียงเหนอื ตอนลา่ ง เป็นเมอื งท่มี ี ของกลมุ่ จงั หวดั นครชยั บรุ นิ ทร์ โดยใชเ้ คร่อื งมอื เป็นแบบสอบถาม และการ แหล่งท่องเท่ยี ว เทศกาลประเพณี และกฬี ามากมาย ทาให้มนี ักท่องเท่ยี ว สมั ภาษณ์ เพ่อื รวบรวมขอ้ มูลแรงงานของแต่ละสถานประกอบการมาใช้ เดนิ ทางเขา้ มาท่องเท่ยี วในกลุ่มจงั หวดั น้ีเป็นจานวนมาก ก่อใหเ้ กิดธุรกจิ สาหรบั การพฒั นาฐานขอ้ มูล โดยเกบ็ รวบรวมทงั้ หมด 300 แหง่ เติบโตขน้ึ มากมาย ทงั้ โรงแรมท่พี กั รถเช่า มคั คุเทศก์ ส่งผลให้มีการจ้าง แรงงานเป็นจานวนมากทงั้ คนในพ้นื ท่เี อง หรือนอกพน้ื ท่ี แต่สง่ิ ท่เี กดิ ตาม การพฒั นาฐานขอ้ มูลแรงงาน งานวจิ ยั น้ีใชฐ้ านขอ้ มลู MySQL สาหรบั ขนึ้ มาคอื การเคล่อื นยา้ ยแรงมีอยู่เป็นจานวนตามอาจจะเป็นคนในพื้นท่ี ออกแบบและจดั เกบ็ ขอ้ มลู ท่เี ก่ยี วขอ้ งทงั้ หมด เช่น ช่อื สถานประกอบการ ยา้ ยไปทางานท่อี ่นื ทาให้ตอ้ งมีการจา้ งงานจากพนื้ ท่อี ่นื เขา้ มา ทาให้เกดิ รปู ภาพ ตาแหน่งท่ตี งั้ ขอ้ มลู แรงงาน รวมถงึ จานวนหอ้ งพกั โดยขอ้ มลู ทถ่ี ูก ปัญหาแรงงานไม่พอในบางชว่ งเวลา แรงงานเกนิ ในบางชว่ งเวลา จดั เกบ็ สามารถบรหิ ารจดั การผา่ นระบบได้ ทงั้ การเพิ่มขอ้ มูล หรอื แก้ไข ขอ้ มูล แสดงตวั อยา่ งความสมั พนั ธข์ อ้ มลู ในรปู แบบ ER diagram ดงั รูปท่ี 2 การแสดงขอ้ มูลบุคลากร หรอื แรงงานในพ้นื ท่จี ึงมคี วามจาเป็นอย่าง มากเพ่อื ใหท้ ราบถงึ สถานการณ์แรงงานในปัจจุบนั ว่าเป็นอย่างไร โดยนา รปู ท่ี 2 ER diagram ของระบบ เทคโนโลยแี ผนทอ่ี อนไลน์ หรอื กเู กลิ แมพ มาใชส้ าหรบั การแสดงผลข้อมูล ทาให้เหน็ ภาพรวมในแต่ละพ้ืนท่จี ริง [2] – [3] เป็นการนากูเกิลแมพมาใช้ สาหรบั แสดงสถานท่ที ่องเท่ยี ว และหอพกั เพ่อื ใหส้ ามารถเขา้ ไปดูตาแหน่ง ท่ตี งั้ บนแผนทจ่ี รงิ ไดอ้ ยา่ งรวดเร็ว หรอื [4] – [5] เป็นการประยกุ ตใ์ ชก้ ูเกลิ แมพสาหรบั แสดงตาแหน่งของแหล่งปัญหายาเสพติด และอาชญากรรม นอกจากน้ี [6] –[7] เป็นการพัฒนาระบบสารสนเทศท่ีใช้งานฐานขอ้ มูล สาหรบั แหลง่ โบราณคดี และแสดงผลไดบ้ นโทรศพั ทเ์ คล่อื นท่ี งานวิจยั นี้ ไดจ้ ดั ทาฐานขอ้ มูลบุคลากรดา้ นการท่องเท่ยี วสาขาท่ีพัก และการเดนิ ทาง โดยนาระบบสารสนเทศเขา้ มาช่วยในการพฒั นา เพ่อื ให้ ทราบถึงสถานการณ์แรงงานในพ้ืนท่ีกลุ่มจงั หวัดนครชยั บุรินทร์ และ สามารถนาขอ้ มูลท่ไี ด้รบั ไปวางแผนบรหิ ารจดั การต่อไดใ้ นอนาคตต่อไป โดยการนาเสนอขอ้ มูลทงั้ ภาพรวมของแรงงานบนแผนท่กี ูเกลิ แมพ และ รายงานสรุปจากการเกบ็ รวบรวมขอ้ มลู 2. วตั ถปุ ระสงค์ การเผยแพร่ฐานขอ้ มลู แรงงานของกลุ่มนครชยั บรุ นิ ทร์ ถอื เป็นขนั้ ตอน 1. เพ่อื รวบรวมขอ้ มูลบุคลากรด้านการท่องเท่ยี วสาขาท่พี กั และการ สุดทา้ ยของการดาเนินงาน โดยนาฐานขอ้ มูลแรงงานทพ่ี ฒั นาขนึ้ มาจดั ทา เดนิ ทางในกล่มุ จงั หวดั นครชยั บรุ นิ ทร์ เป็นเวบ็ แอพพลเิ คชนั่ ดว้ ยภาษา PHP และเผยแพร่ผ่านเว็บท่พี ฒั นาข้ึน 2. เพ่อื พฒั นาฐานขอ้ มลู บุคลากรดา้ นการท่องเท่ยี วสาขาทพ่ี กั และการ เพ่อื ใหผ้ ใู้ ชง้ านทวั่ ไปสามารถเขา้ ดูขอ้ มลู สถานการณ์แรงงานในเขตพน้ื ท่ี เดนิ ทางในกลุ่มจงั หวดั นครชยั บุรนิ ทร์ จงั หวดั นครชยั บรุ นิ ทร์ไดอ้ ย่างสะดวกและรวดเร็ว พร้อมกบั สามารถแสดง 3. เพ่อื จดั ทารายงานสรุปทางด้านบุคลากรด้านการท่องเท่ยี วสาขาท่ี ผลไดบ้ นทกุ อปุ กรณ์ เช่น โทรศพั ทม์ อื ถอื โน๊ตบุ๊ค แทบ็ เลต็ เป็นตน้ โดยมี พกั และการเดนิ ทางในกลุม่ จงั หวดั นครชยั บรุ นิ ทร์ กรอบการทางานของระบบ ดงั รปู ท่ี 3 3. วธิ ดี าเนนิ การวจิ ยั งานวิจยั น้ี จดั ทาขนึ้ ในเขตพืน้ ท่ขี องกลุ่มจงั หวดั นครชยั บุรินทร์ เพ่อื รวบรวมขอ้ มูล และจดั ทาฐานขอ้ มูลบุคลาการดา้ นการท่องเท่ยี วเฉพาะ สาขาท่พี กั และการเดนิ ทาง โดยมขี นั้ ตอนการดาเนนิ งานดงั รปู ท่ี 1 ศกึ ษาและพฒั นาแบบเกบ็ ขอ้ มลู แรงงานของกลมุ่ นครชยั บุรนิ ทร์ พฒั นาฐานขอ้ มูลแรงงานของกล่มุ นครชยั บุรนิ ทร์ เผยแพร่ฐานขอ้ มูลแรงงานของกลุม่ นครชยั บรุ ินทร์ รูปท่ี 3 กรอบการทางานของระบบ รปู ท่ี 1 ขนั้ ตอนการดาเนนิ งาน 277