 |
| หน้าหลัก | บันทึกข้อมูลรายวิชา | รอออกรหัสวิชา | รายวิชาทั้งหมด |
 |
|
| ข้อมูลรายวิชา สำหรับการเรียนการสอนในระบบเปิด (Thai MOOC) | |
| รหัสวิชา : | nso006 |
| รหัสสถาบัน : | nso |
| ชื่อมหาวิทยาลัย/สถาบัน : | สำนักงานสถิติแห่งชาติ National Statistical Office |
| 1. เครือข่ายอุดมศึกษา : หน่วยงานภาครัฐ | |
| 2. ชื่อวิชาที่เสนอ (โปรดระบุชื่อวิชาทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ) | |
| ชื่อวิชาภาษาไทย : | หลักการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติและการประยุกต์ใช้ Machine Learning สำหรับบุคลากรภาครัฐ |
| ชื่อวิชาภาษาอังกฤษ : | Fundamentals of Statistical Data Analysis and Applied Machine Learning for Government Officials |
| 3. ข้อมูลผู้รับผิดชอบรายวิชา (หลัก) | |
| ผู้รับผิดชอบรายวิชา : | นางสาว ฑิตฐิตา อังกาบสี |
| ตำแหน่ง : | ผู้อำนวยการกลุ่มพัฒนาทรัพยากรบุคคล |
| เบอร์ติดต่อ : | 064-231-5695 |
| อีเมล : | [email protected] |
| มหาวิทยาลัย/สถาบัน : | สำนักงานสถิติแห่งชาติ National Statistical Office |
| คณะ : | สำนักงานสถิติแห่งชาติ National Statistical Office |
| ภาควิชา : | สำนักงานสถิติแห่งชาติ National Statistical Office |
| 4. หมวด ISCED : 0613 Software and applications development and analysis | |
| 5. รายวิชาจัดอยู่ในกลุ่มวิชา : คอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี Computer and Technology | |
| 6. อายุการให้ประโยชน์ของรายวิชา พิจารณาจากเนื้อหา/ความทันสมัย/ควรปรับปรุงรายวิชาในกี่ปี | |
| : | 3 ปี |
| 7. เหตุผลความจำเป็นที่ควรสนับสนุน การพัฒนารายวิชานี้เป็นรายวิชาในระบบ Thai MOOC | |
| : | เพื่อให้บุคลากรภาครัฐมีทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติอย่างเป็นระบบ และสามารถประยุกต์ใช้แนวคิดของ Machine Learning กับข้อมูลภาครัฐได้อย่างเหมาะสม ผู้เรียนจะสามารถจัดการและเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ ใช้เครื่องมือพื้นฐานในการสกัดข้อมูลเชิงลึก และประยุกต์เทคนิคอัจฉริยะในการสนับสนุนการวิเคราะห์เชิงนโยบายและการตัดสินใจเชิงยุทธศาสตร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ สอดคล้องกับการพัฒนารัฐบาลดิจิทัลและการขับเคลื่อนภาครัฐด้วยข้อมูล (data-driven government) |
| 8. คำอธิบายรายวิชา (นำเสนอรายละเอียดเนื้อหาของรายวิชาอย่างย่อ) | |
| : | รายวิชานี้นำเสนอแนวคิดพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล การจัดการและเตรียมข้อมูล การใช้เครื่องมือพื้นฐานในการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงแนวคิดหลักของ Machine Learning และการประยุกต์ใช้กับข้อมูลภาครัฐ เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์เชิงนโยบายและการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ |
| 9. วัตถุประสงค์การเรียนรู้เชิงพฤติกรรม (เขียนเป็น Behavioral objectives ตาม Bloom’s taxonomy หลักๆ ไม่เกิน 5 ข้อ) | |
| LO1 : | ผู้เรียนสามารถอธิบายประเภทข้อมูล และกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานได้ |
| LO2 : | ผู้เรียนสามารถใช้โปรแกรมตารางคำนวณเพื่อจัดทำและตรวจสอบผลผลิตทางสถิติได้ |
| LO3 : | ผู้เรียนสามารถตีความผลลัพธ์เชิงสถิติและจัดทำรายงานข้อมูลเบื้องต้นได้ |
| LO4 : | ผู้เรียนสามารถอธิบายแนวคิดพื้นฐานและประเภทของ Machine Learning ได้ |
| LO5 : | ผู้เรียนสามารถใช้เครื่องมือพื้นฐานในการสร้างแบบจำลอง ML กับข้อมูลภาครัฐได้ |
| 10. จำนวนชั่วโมงการเรียนรู้ออนไลน์ทั้งหมด : 3 ชั่วโมง จำนวน : 1 ชั่วโมงการเรียนรู้ต่อสัปดาห์ | |
| (ชั่วโมงการเรียนรู้ออนไลน์ หมายถึง จำนวนระยะเวลาที่ผู้เรียนใช้ในการเรียนจนจบรายวิชา กำหนดให้ 1 รายวิชามีเนื้อหาไม่มากกว่า 12 ชั่วโมงการเรียนรู้ และสัปดาห์เรียนไม่มากกว่า 6 สัปดาห์) |
|
| 11. ภาษาที่ใช้ในการสอนผ่านระบบออนไลน์ : ภาษาไทย | |
| 12. ระดับของเนื้อหารายวิชา | |
|
|
| 13. ระดับความยากของเนื้อหารายวิชา : เบื้องต้น | |
| 14. กลุ่มผู้เรียนเป้าหมายของรายวิชา | |
| กลุ่มเป้าหมาย : | นักสถิติ นักวิเคราะห์ข้อมูล บุคลากรภาครัฐด้านข้อมูล บุคลากรทั่วไปที่ต้องการพัฒนาสมรรถนะด้านสถิติและดิจิทัล |
| จำนวนผู้เรียน : | ตามกลุ่มเป้าหมายประมาณการ 10,000 คน |
| 15. การนำผลการเรียนรู้ไปใช้ประโยชน์ | |
|
|
|
| 16. ความรู้พื้นฐานที่ต้องมี | |
| สอบถามการใช้งาน แจ้งปัญหาระบบติดต่อ FACEBOOK: THAIMOOC SUPPORT e-Mail: [email protected] | |