Please use this identifier to cite or link to this item:
http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/79223Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Wantana Areeprayolkij | - |
| dc.contributor.author | Li, Mengzhen | en_US |
| dc.date.accessioned | 2023-12-02T03:31:07Z | - |
| dc.date.available | 2023-12-02T03:31:07Z | - |
| dc.date.issued | 2023-08 | - |
| dc.identifier.issn | Electronic ISSN: 2768-4644 ， Print on Demand(PoD) ISSN: 2768-4628 | - |
| dc.identifier.uri | http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/79223 | - |
| dc.description.abstract | According to China's national statistics, the number of college graduates in 2021, 2022, and 2023 are 9.09 million, 10.76 million, and 11.58 million, respectively. By 2024, the number of college graduates will reach an estimated 11.87 million. And in recent years, the employment market has been decelerated with layoffs in major companies. The supply of job seekers in the job market is far greater than the demand for jobs. College students encounter difficulty in employment, which aroused widespread concern from all walks of life. Bioengineering students are also facing a serious employment situation, and a large number of graduates in biology choose not to continue their further studies. A survey shows that the number of further study abroad and graduate students has accounted for 40% of the number of graduates. Many of them have entered the influx of research institutions in terms of talent demand and are also close to saturation. This means that the delayed graduation of biology graduates will face a more serious employment problem. In this situation, many scholars have studied the application of decision tree technology in university employment. More and more scholars design decision trees by decision algorithms to analyze and predict the employment situation of college graduates. In this study, first designed a knowledge map by acquiring knowledge through a survey of employment websites. Then design a questionnaire based on the literature by synthesizing the required attributes such as GPA, lab work, and scholarship. Then the C4.5 decision tree algorithm is used to analyze the collected graduate employment data and design a decision tree. Finally, the combination of the knowledge map and decision tree provides guidance preparation for bioengineering students' study and employment choices. With the knowledge map and decision tree, students' learning paths and countermeasures for future employment can be guided in a more targeted and timely manner to improve the employment rate of college students. | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | Chiang Mai : Graduate School, Chiang Mai University | en_US |
| dc.subject | Knowledge map | en_US |
| dc.subject | decision tree | en_US |
| dc.subject | employment | en_US |
| dc.subject | student guidance | en_US |
| dc.subject | bioengineering graduates | en_US |
| dc.title | An Application of a decision tree and a knowledge map in guidance preparation of study and employment for bioengineering students | en_US |
| dc.title.alternative | การประยุกต์ใช้ต้นไม้ตัดสินใจและแผนผังความรู้ในการเตรียมการแนะแนวการศึกษาและการจ้างงานสำหรับนักศึกษาวิศวกรรมชีวภาพ | en_US |
| dc.type | Independent Study (IS) | - |
| thailis.controlvocab.lcsh | Knowledge management | - |
| thailis.controlvocab.lcsh | Educational counseling | - |
| thailis.controlvocab.lcsh | Counseling in higher education | - |
| thailis.controlvocab.lcsh | College students -- Employment | - |
| thailis.controlvocab.lcsh | Bioengineering -- Study and teaching | - |
| thailis.manuscript.source | IEEE | - |
| thesis.degree | master | en_US |
| thesis.description.thaiAbstract | ตามสถิติแห่งชาติของจีน จำนวนบัณฑิตวิทยาลัยในปี 2564 2565 และ 2566 อยู่ที่ 9.09 ล้านคน 10.76 ล้านคน และ 11.58 ล้านคนตามลำดับ ภายในปี 2567 จำนวนบัณฑิตวิทยาลัยจะสูงถึง 11.87 ล้านคนโดยประมาณ และในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ตลาดการจ้างงานได้ชะลอตัวลงด้วยการเลิกจ้างในบริษัทใหญ่ๆ อุปทานของผู้หางานในตลาดงานมีมากกว่าความต้องการงาน นักศึกษาระดับวิทยาลัยประสบปัญหาในการจ้างงานซึ่งสร้างความวิตกเป็นวงกว้างจากทุกสาขาอาชีพ นักศึกษาวิศวกรรมชีวภาพกำลังเผชิญกับสถานการณ์การจ้างงานที่ร้ายแรง และผู้สำเร็จการศึกษาด้านชีววิทยาจำนวนมากเลือกที่จะไม่ศึกษาต่อ การสำรวจแสดงให้เห็นว่าจำนวนการศึกษาต่อในต่างประเทศและนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษามีสัดส่วนถึง 40% ของจำนวนผู้สำเร็จการศึกษา หลายคนได้เข้าสู่สถาบันการวิจัยในแง่ของความต้องการความสามารถและใกล้จะอิ่มตัว ซึ่งหมายความว่าการสำเร็จการศึกษาที่ล่าช้าของผู้สำเร็จการศึกษาด้านชีววิทยาจะประสบปัญหาการจ้างงานที่รุนแรงมากขึ้น ในสถานการณ์เช่นนี้ นักวิชาการหลายคนได้ศึกษาการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีต้นไม้ตัดสินใจในการจ้างงานของมหาวิทยาลัย นักวิชาการจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ออกแบบแผนผังการตัดสินใจโดยใช้อัลกอริธึมการตัดสินใจเพื่อวิเคราะห์และทำนายสถานการณ์การจ้างงานของผู้สำเร็จการศึกษาระดับวิทยาลัย ในการศึกษานี้ ขั้นแรกคือการออกแบบแผนที่ความรู้โดยรับความรู้ผ่านการสำรวจเว็บไซต์จัดหางาน จากนั้นออกแบบแบบสอบถามตามวรรณกรรมโดยสังเคราะห์คุณลักษณะที่จำเป็น เช่น เกรดเฉลี่ย ห้องปฏิบัติการ และทุนการศึกษา เป็นต้น จากนั้นจึงใช้อัลกอริทึมแผนผังการตัดสินใจ C4.5 เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการจ้างงานบัณฑิตที่รวบรวมไว้และออกแบบแผนผังการตัดสินใจ ในที่สุด การรวมกันของแผนที่ความรู้และแผนผังการตัดสินใจจะเป็นผลสำหรับการจัดเตรียมคำแนะนำสำหรับการศึกษาและการเลือกงานของนักศึกษาวิศวกรรมชีวภาพ ด้วยแผนผังความรู้และแผนผังการตัดสินใจ เส้นทางการเรียนรู้ของนักเรียนและมาตรการรับมือสำหรับการจ้างงานในอนาคตสามารถชี้นำได้อย่างตรงเป้าหมายและทันท่วงทีเพื่อปรับปรุงอัตราการจ้างงานของนักศึกษา | en_US |
| Appears in Collections: | CAMT: Independent Study (IS) | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| IS PAPER Li Mengzhen 642132023.pdf | 3.49 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in CMUIR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.