In this research investigation, the researchers apply the knowledge of data mining to analyze the academic learning outcomes of the students in various courses in the first year study plan of the Department of Statistics, Faculty of Science, King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang. The researchers also establish the relationship rules between the learning outcomes of the courses taken with a grade point average (GPA) lower than 2.00 using the association rules with a priori algorithm and the decision rules for data classification with the technique of J48. The results could be used to make a plan for the study of the students. The study found that the rules used for the classification of the learning outcomes of the students under study with a GPA lower than 2.00 and those with a GPA higher than 2.00 using the J48 technique yielded the accuracy of 91 percent. The number of the association rules of the courses that affected a GPA lower than 2.00 of the students under study was 5 with the reliability at 1.00 and Lift>1.00. 

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำความรู้การทำเหมืองข้อมูลมาวิเคราะห์ผลการเรียนของนักศึกษาในรายวิชาต่างๆ ของแผนการศึกษาชั้นปีที่ 1 ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง และสร้างกฎความสัมพันธ์ระหว่างผลการเรียนของรายวิชาและเกรดเฉลี่ยสะสมต่ำกว่า 2.00 โดยใช้กฎความสัมพันธ์ (Association Rules) ด้วยอัลกอริทึมอพริโอริ (Apriori algorithm) และกฎการตัดสินใจสำหรับจำแนก ข้อมูล (Data Classification) ด้วยเทคนิค J48  เพื่อจะได้นำมาวางแผนการเรียนของนักศึกษา จากการศึกษาพบว่ากฎที่ใช้ในการจำแนกผลการเรียนของนักศึกษาชั้นปีที่ 1 กลุ่มที่เกรดเฉลี่ยสะสมต่ำกว่า 2.00 และ กลุ่มที่ได้เกรดเฉลี่ยสูงกว่า 2.00 ด้วยเทคนิค J48 ให้ค่าความถูกต้องสูงถึง 91% และจำนวนกฎความสัมพันธ์ของรายวิชาที่มีผลต่อเกรดเฉลี่ยสะสมต่ำกว่า 2.00 ของนักศึกษาชั้นปีที่ 1 มีจำนวนเท่ากับ 5 ด้วยความเชื่อมั่นที่ 1.00 และ ค่าสหสัมพันธ์มากกว่า 1.00