การทำโครงงานอิสระสำหรับ...

transcript

ระเบยบวธวจยดานเทคโนโลยสารสนเทศชนสง

Advanced Research Methodology in IT

รศ.ดร. ชลรตน จรสกลชย

15 ส.ค. 58

เวบไซดรายวชา

https://sites.google.com/site/wuresearch55/mit-arm610

วตถประสงค

เนอหา แนะนาแนวคดในคนหาปญหาในการวจยดานเทคโนโลยสารสนเทศชนสง

ประเภทตาง ๆ ของระบบสารสนเทศ

การคนหาปญหา

วธการบรหารจดการโครงงานใหเสรจตามกาหนด และเปนไปตามเปาหมาย

ทกษะและเทคโนโลยทจาเปนในการทาโครงการ

การเขยนรายงาน

การนาเสนอโครงงาน

สงทคาดหวงเพอจบการเรยนร

นกศกษาไดหวเรองของงานวจยเพอเปนสวนหนงของหลกสตร

ไดขอเสนอโครงการอยางนอย 60 % ของโครงงานทศกษาระหวาง

การเรยนร (ประสบการณทสอนไดไมถง 10%)

เงอนไขความสาเรจ : ตองกจกรรมตาง ๆ ครบ ไมมการสอบปลาย

ภาค ไมรบการสงงานชาทกประเดน (รวมปวย)

สงทนกศกษาตองเตรยม

ควรมแนวคดของงานวจยเบองตน

นกศกษาควรมตารา หรอ เอกสารทเกยวของกบงานวจยทจะทา

อยางนอย 20 เรอง

นกศกษาตองศกษาวรรณกรรมทเกยวของระหวางสปดาห ซงตองม

วรรณกรรมทเกยวของอยางนอย 10 เรอง

มสมาธในการอาน

พยายามฝกเขยน

กาหนดการ

1. แนะนาสาขาวชา หรอ ทศทางของโครงงาน

2. ประเภทของงานวจยดาน IT

3. การเลอกปญหา

4. เทคนคการอาน

5. ระเบยบวธวจย

6. การเขยนขอเสนอโครงงาน

7. การนาเสนอหวเรอง

8. การบรหารจดการโครงงาน

9. การเขยนรายงาน

1. บทนา

งานวจยคออะไร

องคประกอบทสาคญคอ

ปญหาทนาสนใจ (Question of interest/Research question/ problem

of statements)

การยนยน (Claim)

คนหาเหตการณ หรอ ความร

ไดขอโตแยง

ประเภทของงานวจย

ทาวจยอยางไร

นยาม งานวจย

งานวจย คอการรวบรวมขอมล เพอตอบปญหา หรอตอบคาถาม

ปจจยทสงผลตอความสาเรจการนา IT ไปสการปฏบต

รปแบบการเบกจายสนไหมทางการแพทยทผดประเภท

ปรมาณเงนหมนเวยนในการจดการศกษาตอพนท

การพฒนารปแบบการเรยนการสอนสาหรบ ….

งานวจยเชงวชาการ (Academic Research)

งานวจยเชงวชาการ ไมเพยงแตตอบคาถามงานวจยอยางเดยว แตตองคนหาสงใหมๆ

หรอ สงทนาสนใจ

ทางานวจยตองรจกสงคมของงานวจยทกาลงทา : ตองเกบรวบรวมงานตางๆ ทมคนทาแลว .

คาถามงานวจย เครองมอ วธการ แนวปฏบต

เขยนและรวบรวม

งานวจยจงเปนการสอสารวาสงคมกากลงทาอะไร และเปนงานทยงตองทาตอเนอง!

ในการทางานวจยตองมการวพากษวจารณ

ตองรวางานวจยเขาทาไปถงไหน แลว ปญหาอะไรคนพบแลว

เราสนใจทจะทาหรอไม

เตรยมตวเองเพอประเมนงานวจย

2. ประเภทของโครงงานในวทยาการคอมพวเตอร หรอ วทยาการสารสนเทศ

เชงวจย (Research-based)

ควรมการศกษา คนหางานวจยทเกยวของ

ศกษาคนควาในสาขาใด สาขาหนงเฉพาะทาง เพอใหเขาใจปญหา คนหา

จดแขง จดออนของงานวจย

เชงพฒนาระบบงาน (Development)

พฒนาระบบงานทงซอฟตแวรและฮารดแวร

ตองมการวเคราะห ออกแบบ ทดสอบระบบ และ ตองจดทาคมอการใช

งานตาง ๆ ใหสมบรณ

ตองมการพสจนวาระบบททาดอยางไร

2. ประเภทของโครงงานในวทยาการคอมพวเตอร หรอ วทยาการสารสนเทศ (ตอ)

ประเมน (Evaluation) เปนการประเมนโครงงานโดยการเทยบเคยงหลาย ๆ ระบบงาน

อาจตองมการเขยนโปรแกรมเพอสรปผลการศกษา

โครงงานอาจเปนกรณศกษา

เชงอตสาหกรรม (Industry-based) เปนการแกปญหาใหกบภาคอตสาหกรรม หรอ หนวยงานของรฐ

แกปญหาเฉพาะเรอง (Problem solving) เปนการคนหาเทคนคใหมเพอนามาแกไขปญหา

หรอเพอปรบปรงระบบงานใหมประสทธผล

หวของานวจยดาน IT

เนนการนา IT ไปประยกตใชในหลากหลายสาขาวชา

Top Technology Trends for 2014

1. Emergence of the Mobile Cloud

2. From Internet of Things to Web of Things

3. From Big Data to Extreme Data

4. The Revolution Will Be 3D

5. Supporting New Learning Styles

6. Next-generation mobile networks

7. Balancing Identity and Privacy

8. Smart and Connected Healthcare

9. E-Government

10. Scientific Cloud Computing 12

Gartner’s Top 10 Strategic Tech Trends for 2015

13 http://www.information-management.com/gallery/gartners-top-10-strategic-tech-trends-for-2015-10026168-1.html

Computing Everywhere

As mobile devices proliferate, Gartner predicts an increased emphasis on serving

the needs of the mobile user in diverse contexts and environments, as opposed to

focusing on devices alone.

David Cearley, vice president and Gartner Fellow, explains that phones and

wearable devices are part of an expanded computing environment. "Increasingly,

it's the overall environment that will need to adapt to the requirements of the

mobile user. This will continue to raise significant management challenges for IT

organizations as they lose control of user endpoint devices. It will also require

increased attention to user experience design." 14

The Internet of Things

Gartner states that the combination of data streams and services

created by digitizing everything creates four basic usage models:

manage, monetize, operate and extend. Enterprises should not limit

themselves to thinking that only the Internet of Things (assets and

machines) has the potential to leverage these four models. For example,

the pay-per-use model can be applied to assets such as industrial

equipment, services such as pay-as-you-drive insurance, people such as

movers, places such as parking spots and systems such as cloud services.

Enterprises from all industries can leverage these four models. 15

3-D Printing

Gartner states that 3-D printing will reach a tipping point over the

next three years as the market for relatively low-cost 3-D printing

devices continues to grow and industrial use expands significantly.

New industrial, biomedical and consumer applications will continue to

demonstrate that 3-D printing is a viable and cost-effective means to

reduce costs through improved designs, streamlined prototyping and

short-run manufacturing.

Advanced, Pervasive and Invisible Analytics

Analytics will take center stage as the volume of data generated by embedded systems

increases and vast pools of structured and unstructured data within and outside the

enterprise are analyzed.

"Every app now needs to be an analytic app," says Gartner’s Cearley.

"Organizations need to manage how best to filter the huge amounts of data coming

from the IoT, social media and wearable devices, and then deliver exactly the right

information to the right person, at the right time. Analytics will become deeply, but

invisibly embedded everywhere."

Big data remains an important enabler for this trend, but Gartner says the focus

needs to shift to thinking about big questions and answers first and big data second —

the value is in the answers, not the data. 17

Context-Rich Systems

Ubiquitous embedded intelligence combined with pervasive analytics

will drive the development of systems that are alert to their

surroundings and able to respond appropriately, according. Gartner

highlights the example of context-aware security as an early application

of this capability. By understanding the context of a user request,

applications can not only adjust their security response but also adjust

how information is delivered to the user, simplifying an increasingly

complex computing world. 18

Smart Machines

Deep analytics applied to an understanding of context provides the

preconditions for a world of smart machines. This combines with

advanced algorithms that allow systems to understand their

environment, learn for themselves, and act autonomously. Prototype

autonomous vehicles, advanced robots, virtual personal assistants and

smart advisors already exist and will evolve rapidly, ushering in a new

age of machine helpers. Gartner believes that the smart machine era will

be the most disruptive in the history of IT.

Cloud/Client Computing

The convergence of cloud and mobile computing will continue to

promote the growth of centrally coordinated applications that can be

delivered to any device. "Cloud is the new style of elastically scalable,

self-service computing, and both internal applications and external

applications will be built on this new style," says Cearley.

In the near term, the focus for cloud/client will be on synchronizing

content and application state across multiple devices and addressing

application portability across devices. Over time, applications will

evolve to support simultaneous use of multiple devices.

Software-Defined Applications and Infrastructure

Agile programming of everything from applications to basic infrastructure is

essential to enable organizations to deliver the flexibility required to make the digital

business work. Software-defined networking, storage, data centers and security are

maturing. Cloud services are software-configurable through API calls, and

applications, too, increasingly have rich APIs to access their function and content

programmatically. To deal with the rapidly changing demands of digital business

and rapidly scale systems up or down, computing has to move away from static to

dynamic models, according to Gartner. Rules, models and code that can dynamically

assemble and configure all of the elements needed from the network through the

application are needed.

Web-Scale IT

Web-scale IT is a pattern of global-class computing that delivers the capabilities of

large cloud service providers within an enterprise IT setting. Gartner predicts that

more organizations will begin thinking, acting and building applications and

infrastructure like Web giants such as Amazon, Google and Facebook. Web-scale IT

does not happen immediately, but will evolve over time as commercial hardware

platforms embrace the new models and cloud-optimized and software-defined

approaches reach mainstream. The first step toward the Web-scale IT future for

many organizations should be DevOps — bringing development and operations

together in a coordinated way to drive rapid, continuous incremental development of

applications and services.

Risk-Based Security and Self-Protection

Gartner states that all roads to the digital future lead through security. However, in a

digital business world, security cannot be a roadblock that stops all progress.

Organizations will increasingly recognize that it is not possible to provide a 100

percent secured environment. Once organizations acknowledge that, they can begin to

apply more-sophisticated risk assessment and mitigation tools. This will lead to new

models of building security directly into applications. Perimeters and firewalls are no

longer enough; every app needs to be self-aware and self-protecting.

งานวจยในตางประเทศ

http://www.nii.ac.jp/Internship/Guidelines/List_of_research_to

pics_for_2013_1st_Call.pdf

http://www.nist.gov/tac/

http://trec.nist.gov/

http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-

retrieval.html

งานดานภาพถายทางการแพทย ภาพถายดาวเทยม

งานวจยในตางประเทศ

Social media (Samaneh Moghaddam & Martin Ester, Opinion

Mining in Online Reviews: Recent Trends)

Social media are media for social interaction, using highly accessible

and scalable communication techniques to create and exchange

user‐generated content.

Collaborative projects, e.g. Wikipedia.

Blogs and microblogs, e.g.Twitter.

Content communities, e.g. Youtube.

Social networking sites, e.g. Facebook.

Social media

Conventional media

expensive to produce,

only professional authors,

one‐way communication.

Social media

cheap to produce,

large number of amateur authors,

various forms of interaction among content

producers and consumers (sharing, rating, and

commenting on user‐generated content). 26

Online Reviews

More and more reviews online

Reviews of products

Products of services

Online Reviews

Review

For a specific product or service

Full text review

Overall numerical rating

Optional: numerical rating of predefined aspects of the product /

service

Optional: short phrases summarizing pros and cons

Data Science

Atmospheric Pollution over Megacities

Biostatistics

Complex and Hypercomplex Analysis

Computation, Algebra and Topology

Computational Biophysics of Biomolecules

Computational Cancer Biology

Computational Neuroscience

Cosmology

Data Mining

Digital Signal Processing

Drug Discovery

Dust Storm Monitoring using Multisensors

Early Warning of Coastal Earthquakes

Economic Systems Design

Environmental Epidemiology

Experimental Economics

High Performance Computing

Image Processing

Integrated Circuit Design

Predictive Analytics

Protein Kinases and Cancer Research

Quantum and Statistical Mechanics

Quantum Field Theory

Statistical Genetics

Translational Bioinformatics

Visualizing and Analyzing Earth Science

Data Science Research Areas

Terabytes, even petabytes of data are generated each day; Almost every discipline is facing big data analysis problems, including

medical sciences, life sciences, bio-informatics, law school, civil

engineering and government; Data comes in different forms, such as free text, structured data,

audio/video, images;

Analysis tasks performed over the data are becoming more and more sophisticated;

High performance computing platforms are advancing fast (e.g., cloud

computing, multi-core machines, GPU, mobile-computing); Communication and feedback needs to be established between machine,

algorithms and people.

3. การเลอกหาปญหา : ความรพนฐานในการทาโครงงาน

ความรดานระบบสารสนเทศ

ความรในการพฒนาระบบสารสนเทศ

วงจรชวตในการพฒนาระบบสารสนเทศ (System Development Life Cycle)

เครองมอในการวเคราะหและออกแบบระบบงาน

การบรหารจดการโครงงาน

การคนตนทนโครงงาน

ความรความสามารถในการใชเครองมอ

การพฒนาระบบเวบเบส

การพฒนาระบบไคลเอนต/เซรฟเวอร

การเลอกใชระบบจดการฐานขอมล

3. การเลอกหาปญหา

ตองประเมนศกยภาพของตนเอง และ ขนาดของโครงงานทตองใหเสรจในเวลาทกาหนด

เลอกโครงงานทตนเองสนใจ หรอ มแรงจงใจในการทางาน

โครงงานมประโยชนตอผอน ๆ และมผลลพธทชดเจน

โครงงานควรเชอมกบความรทนกศกษาไดศกษาจากรายวชา

โครงงานควรมขนาดพอเหมาะ และ เหมาะสมกบคณวฒทนกศกษาจะไดรบเมอจบการศกษาไปแลว

ควรมเครองมอ ทรพยากรเพยงพอในการทาโครงงาน

เลอกโครงงานทคณาจารยสนใจ

ตวชวย : ในการเลอกปญหางานวจย

คณาจารยประจาหลกสตร

งานในอดต

ปญหาทเกดขนจากเทคโนโลยสมยใหม (iPad … social medea ..)

อาน และ ศกษาจากรายวชาในหลกสตร

ดปญหารอบๆ ตว

ถาม google

ขนาดและความเหมาะสมของปญหา

กาหนดวตถประสงค และพจารณาแตละวตถประสงความปรมาณ

งานมากนอยเทาไร

ขนาดของงานวจย ขนอยกบ ความตองการร หรอ ทรพยากรทมอย

เวลา

ปกตเรมปญหาใหกวางๆ และจงกาหนดขอบเขตใหเลกลง

ปจจยนาไปสความสาเรจ

ความรพนฐานสวนบคคล

คณตศาสตร สถต เพอนามาแกไขปญหา

ความรดานภาษาองกฤษ

ความรพนทางเทคนคดานการพฒนาระบบงาน

ความใสใจในการทาโครงงาน

ทกษะในการอาน และ การคดวเคราะห

ทนสนบสนน

ปจจยตองพจารณาในการเลอกโครงงาน

ประเภทของสาขาวชา

ความนาสนใจของเรอง

งานวจย/โครงงาน ทเกยวของ

เหตผลทตองศกษา หรอ ปญหาของงานคออะไร

การเลอกเครองมอ ซอฟตแวร

การหาแหลงทนสนบสนน

ทรพยากรสนบสนน

การคนหาปญหา (ทมาและปญหา หรอ แรงจงในในการทาโครงงาน)

ทมาและปญหาคออะไร

ประโยชนทไดจากการทาโครงงาน

ผลกระทบเชงเศรษฐศาสตร

ผลกระทบเชงสงคม

ความยากของปญหา

สงทคาดวาจะคนพบในการทาโครงงานคออะไร หรอ สงทคาดวาจะไดรบจากการทาโครงงาน

ปจจยในการเลอกโครงงาน

การเลอกเครองมอ ซอฟตแวร

เปนทกษะทนกศกษาตองมเปนทนเดม หรอ เปนทกษะทตองการฝกฝนเพมเตม

การหาแหลงทนสนบสนน

คนหาแหลงทน เชน IRPUS, สมศ. สกว. อน ๆ

ทรพยากรสนบสนน

เครองคอมพวเตอร หรอ อปกรณอนทตองใชในการประมวลผล

ซอฟตแวรในการประมวลผล เชน โปรแกรมควบคมระบบ ระบบจดการฐานขอมล

8. เครองมอชวยในการทาโครงงาน (2)

เครองมอชวยคนหาขอมล

Digital Dissertation

Science Direct

Google

CiteSeer

จดทาเอกสารประกอบ

บรหารโครงงาน

การทำโครงงานอิสระสำหรับ...

Documents