งานวิจัยนี้ดำเนินการวิจัยภายใต้การบูรณาการศาสตร์ด้านปัญญาประดิษฐ์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องบนพื้นฐานการเรียนรู้แบบมีผู้สอนในงานทำนายข้อมูลจำนวนผู้สมัครเข้าศึกษาในหลักสูตรปริญญาตรีด้านคอมพิวเตอร์จากระบบการคัดเลือกกลางบุคคลเข้าศึกษาในสถาบันอุดมศึกษาของไทย หรือระบบ TCAS จำนวน 6 ปีการศึกษาระหว่างปี พ.ศ. 2561-2566 โดยใช้ข้อมูลปี พ.ศ. 2561-2565 เป็นข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ และข้อมูลปี พ.ศ. 2566 เป็นข้อมูลสำหรับทดสอบประสิทธิภาพการทำงาน พัฒนาแบบจำลองด้วยภาษาไพธอนร่วมกับไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ดำเนินการเปรียบเทียบประสิทธิภาพผลการทำนายข้อมูล จำนวน 5 แบบจำลอง ประกอบด้วย 1) แบบจำลองสุ่มป่าไม้ 2) แบบจำลองเพื่อนบ้านใกล้สุด 3) แบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์รีเกรสชัน 4) แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมเพอร์เซฟตรอนแบบหลายชั้น และ 5) แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบความจำขนาดสั้นระยะยาว ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่า แบบจำลองสุ่มป่าไม้มีประสิทธิภาพในการทำนายสูงสุดในทุกมิติ ของการทดสอบ โดยมีค่าสัมประสิทธิ์การทำนาย (Coefficient of Determination; R2) ร้อยละ 93 และ ค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (MSE) เท่ากับ 944 ราย แบบจำลองเพื่อนบ้านใกล้สุดแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพรองลงมา โดยมีค่า R2 ร้อยละ 90 และค่า MSE เท่ากับ 1,414 ราย ส่วนแบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์รีเกรสชันมีประสิทธิภาพรองลงมามีค่า R2 ร้อยละ 89 และค่า MSE เท่ากับ 1,614 ราย ในส่วนประสิทธิภาพการทำนายของแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบความจำขนาดสั้นระยะยาว และแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมเพอร์เซฟตรอนแบบหลายชั้นแสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่ค่อนข้างต่ำโดยมีค่า R2 ร้อยละ 88 และร้อยละ 82 มีค่า MSE เท่ากับ 1,688 ราย และ 2,495 ราย ตามลำดับ

งานวิจัยนี้นำเสนอการพัฒนาแดชบอร์ดเชิงโต้ตอบข้อมูลนักศึกษา โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างเครื่องมือบริการจัดการข้อมูลนักศึกษาในเชิงลึกของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร ภายใต้หลักแนวคิดการขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล งานวิจัยนี้ใช้ข้อมูลนักศึกษา 3 ข้อมูลหลักที่สนับสนุนระบบการประเมินคุณภาพการศึกษา ประกอบด้วย (1) ข้อมูลการสมัคร-รับไว้ (2) ข้อมูลนักศึกษาคงอยู่ และ (3) ข้อมูลการสำเร็จการศึกษา โดยนำเสนอในรูปแบบแดชบอร์ดเชิงโต้ตอบออนไลน์ เครื่องมือที่ใช้ในการพัฒนาในครั้งนี้ ประกอบด้วย เครื่องมือมือจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบตาราง Google Sheet เครื่องมือนำเสนอข้อมูลด้วยภาพ Looker Studio ภาษาเขียนโปรแกรมภาษาไพธอนร่วมกับไลบรารี tabula-py เพื่อสกัดข้อมูลจากไฟล์ PDF และเครื่องมือแบบสอบถามออนไลน์ Google From เพื่อเก็บรวบรวมข้อความความพึงพอใจของผู้ใช้งาน ผลการวิจัยพบว่า แดชบอร์ดข้อมูลนักศึกษานำเสนอข้อมูลได้ตามขอบเขตของงานวิจัย สามารถสนับสนุนการเลือกดูข้อมูลจากผู้ใช้งานแบบอินเตอร์แอคทีฟได้ ในการประเมินความพึงพอใจของผู้ใช้งานจำนวน 60 ราย ประกอบด้วย ผู้บริหาร อาจารย์ผู้รับผิดชอบหลักสูตร อาจารย์ประจำ และเจ้าหน้าที่ พบว่า มีความพึงพอใจอยู่ในระดับมากสุดที่ค่าเฉลี่ย 4.56 นับว่าแดชบอร์ดข้อมูลนักศึกษาเป็นเครื่องมือที่ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจในการบริหารจัดการเกี่ยวกับนักศึกษาของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนครได้อย่างมีประสิทธิภาพ