Correlation and predictive model for O-Net score level of sixth-grade students based on teacher characteristics

Abstract

This research aimed to create a correlation and predictive model for ONET score level of sixth-grade students based on teacher characteristics to be used as a guide in planning and promoting the quality and the standards of education by the stakeholders. The models were experimented by the Neural Network based on the schools and teacher's characteristics along with the O-NET scores of eight subjects. The characteristics included the teaching experience, graduated fields, size of the schools, and average scores for each school. The results showed that there was more than 80% accuracy for each subject. This could be proved by the selected variables affected the O-NET score level since they were not inter-correlated when measured by correlation matrix. This research could predict the O-NET Score with reasonable accuracy and could be applied to worked better results.

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างแบบจำลองในการหาค่าสหสัมพันธ์และทำนายระดับคะแนน O-NET สำหรับนักเรียนชั้นประถมศึกษาปี ที่ 6 บนพื้นฐานจากคุณลักษณะของครูผู้สอนเพื่อใช้เป็น แนวทางในการวางแผนส่งเสริมคุณภาพมาตรฐานคุณสมบัติครูผู้สอน และเป็นมาตรฐานการศึกษาของผู้ที่เกี่ยวข้อง แบบจำลองนี้ใช้ Neural Network ในการทดสอบกับข้อมูลพื้นฐานโรงเรียนและ คุณลักษณะของครูผู้สอนกับคะแนน O-NET 8 กลุ่มสาระเรียนรู้ คุณลักษณะประกอบด้วยประสบ การณ์สอน จบตรงสายวิชาที่สอน ขนาดโรงเรียน คะแนนเฉลี่ย O-NET ของแต่ละโรงเรียน ผลที่ได้จากแบบจำลอง มีค่ามากกว่า 80 % ในแต่ละวิชา แสดงให้เห็นว่าตัวแปรที่เลือกส่งผลต่อระดับคะแนน O-NET แต่ตัวแปรดังกล่าวไม่ได้มีความสัมพันธ์ระหว่างกันเมื่อวัดค่าโดย correlation matrix งานวิจัยนี้ได้นำเสนอแบบจำลองในการทำนายคะแนน O-NET สำหรับนักเรียนชั้นประถมศึกษาปี ที่ 6 บนพื้นฐาน จากคุณลักษณะของโรงเรียนและครูผู้สอนทำ ให้ได้รูปแบบในการทำนาย ที่มีความ เหมาะสม ถูกต้อง ชัดเจน และสามารถนำ ไปประยุกต์ใช้งานได้ดียิ่งขึ้น