การจัดตารางของนักศึกษาแพทย์ชั้นคลินิกด้วยวิธีการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหลายวัตถุประสงค์

Abstract

การจัดตารางเรียนของนักศึกษาแพทย์ชั้นคลินิกเป็นปัญหาที่มีความซับซ้อนสูง เนื่องจากต้องคำนึงถึงปัจจัยที่หลากหลายพร้อมๆกัน ทั้งความสมดุลของภาระงานภายในกลุ่ม ความยุติธรรมของภาระงานระหว่างกลุ่ม และภาระทางด้านโลจิสติกส์ในการเดินทางระหว่างศูนย์การเรียนรู้หลายแห่ง ในปัจจุบันการจัดตารางเรียนของสถาบันการแพทย์หลายแห่งยังคงอาศัยประสบการณ์ของผู้ประสานงานเป็นหลัก ส่งผลให้ไม่สามารถตรวจสอบหรือควบคุมความสมดุลของตารางเรียนได้อย่างเป็นระบบ และนำไปสู่ปัญหาความเหลื่อมล้ำที่ส่งผลต่อคุณภาพชีวิตและผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักศึกษา งานวิจัยนี้จึงนำเสนอแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในรูปแบบหลายวัตถุประสงค์ (Multi-objective Mixed Integer Linear Programming: MILP) สำหรับการจัดตารางเรียนของนักศึกษาชั้นคลินิกของคณะแพทยศาสตร์ ซึ่งมีนักศึกษาจำนวน 100 คน โดยมีการแบ่งจำนวนนักศึกษาออกเป็น 8 กลุ่ม ครอบคลุมรายวิชาที่ต้องเรียนในชั้นปีทั้งหมด 14 วิชา และมีสถานที่สำหรับการเรียนการสอนทั้งหมด 3 แห่ง วัตถุประสงค์ของแบบจำลองประกอบด้วย การเพิ่มความแตกต่างของระดับความยากระหว่างรายวิชาที่อยู่ติดกัน (Workload Sawtooth) เพื่อลดความเหนื่อยล้าสะสมของนักศึกษา การลดความเหลื่อมล้ำของรูปแบบภาระงานระหว่างกลุ่มนักศึกษา (Fairness Gap) และการลดจำนวนครั้งรวมที่นักศึกษาทุกกลุ่มต้องสลับศูนย์การเรียนรู้ระหว่างวิชาติดกัน (Campus Switches) โดยระดับความยากของแต่ละวิชาได้จากการสำรวจจากนักศึกษาซึ่งมีการให้ระดับคะแนน 1–10 สำหรับแต่ละรายวิชา งานวิจัยนี้ใช้ Preemptive Goal Programming ผ่านคำสั่งของ IBM ILOG CPLEX เพื่อจัดการความขัดแย้งระหว่างวัตถุประสงค์ โดยมีการทดลองในสถานการณ์ตามการสลับของลำดับความสำคัญของแต่ละวัตถุประสงค์ งานวิจัยได้เปรียบเทียบการแก้ปัญหาแบบรวมทั้งปีการศึกษา Full-year Scheduling กับแนวทาง Sequential Term Decomposition ซึ่งแยกแก้ปัญหารายภาคการศึกษา ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นสามารถจัดตารางที่ตอบโจทย์วัตถุประสงค์ได้อย่างมีประสิทธิภาพช่วยให้ผู้วางแผนหลักสูตรสามารถเลือกสถานการณ์หรือลำดับความสำคัญที่เหมาะสมกับนโยบายของสถาบันได้ และสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับสถาบันการศึกษาแพทย์อื่นที่มีโครงสร้างหลายศูนย์การเรียนรู้ได้อย่างยืดหยุ่น