KMITL Innovation Expo 2025 Logo

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องจากข้อมูลอนุกรมเวลาโดยวิธีการช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน

รายละเอียด

ปัญหาพิเศษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ในการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา โดยใช้วิธีช่วงเวลาที่ล่าช้ากว่ากัน แบ่งออกเป็น 3 ช่วงเวลา คือ ช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 10 หน่วย ช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 15 หน่วย และช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 20 หน่วย มาใช้เป็นตัวแปรอิสระ และใช้วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องมีทั้งหมด 4 วิธี ได้แก่ วิธีต้นไม้ตัดสินใจ วิธีป่าสุ่ม วิธีเพื่อนบ้านใกล้เคียงสุด K อันดับ และวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน โดยการจำลองข้อมูลอนุกรมเวลาที่เป็นตัวแปรอิสระที่มีลักษณะหลากหลาย ได้แก่ ข้อมูลที่มีลักษณะการเดินแบบสุ่ม ข้อมูลที่มีลักษณะมีแนวโน้ม และข้อมูลที่มีลักษณะไม่เชิงเส้น ซึ่งมีขนาดตัวอย่าง 100, 300, 500 และ 700 วิธีดำเนินการวิจัยนี้ทำการแบ่งข้อมูลเป็นฝึกฝน 90% และข้อมูลทดสอบ 10% โดยใช้โปรแกรมอาร์ในการจำลองและวิเคราะห์ข้อมูล โดยทำซ้ำเป็นจำนวน 1000 รอบ และทำการหาค่าเฉลี่ยของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย และค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ที่ต่ำที่สุดเพื่อแสดงว่าวิธีใดดีที่สุด ผลการวิจัยพบว่าข้อมูลมีลักษณะการเดินแบบสุ่มวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ข้อมูลมีลักษณะแนวโน้มวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและข้อมูลมีลักษณะไม่เชิงเส้นวิธีที่ดีสุด คือวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน และเมื่อนำมาทดสอบกับข้อมูลจริง พบว่าข้อมูลค่าเงิน 1 ยูโร ต่อบาทวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ข้อมูลดัชนี S&P 500 ในรูปของดอลลาร์สหรัฐวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่ม และข้อมูลดัชนี Bank of America Corp ในรูปของดอลลาร์สหรัฐวิธีที่ดีสุด คือวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน

วัตถุประสงค์

ปัจจุบันเทคโนโลยีสารสนเทศมีบทบาทสำคัญต่อการดำรงชีวิตของมนุษย์ ทำให้มีการพัฒนาเทคโนโลยีเพื่ออำนวยความสะดวกต่อการดำรงชีวิตของมนุษย์ มีแหล่งข้อมูลข่าวสารที่ทันสมัย รวมถึงแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ที่เรียกกว่าข้อมูลมหัต (Big Data) เป็นข้อมูลที่มีปริมาณมาก (Volume) มีความเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอยู่ตลอดเวลา (Velocity) และมีความหลากหลายสูง (Variety) เนื่องจากคุณสมบัติเหล่านี้จัดเป็นอุปสรรคหรือปัญหาของ ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่สามารถนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ได้ทันทีจึงต้องมีกระบวนการจัดการข้อมูล ขนาดใหญ่เสียก่อน โดยใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เข้ามาเกี่ยวข้อง การเรียนรู้ด้วยเครื่อง (Machine Learning) คือวิทยาการคอมพิวเตอร์ประเภทหนึ่ง เกี่ยวข้องกับการศึกษาและสร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูลได้ สามารถแบ่งการเรียนรู้ของเครื่องออกเป็น 2 กลุ่มประกอบด้วย การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning) คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีตัวแปรตามหรือคำตอบกำกับไว้ มุ่งเน้นไปที่การหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลและการแบ่งกลุ่มเพื่อลดมิติของข้อมูล เช่น การวิเคราะห์แบ่งกลุ่ม (Cluster Analysis) ซึ่งได้รับความนิยมใช้เพื่อลดมิติของข้อมูลและการแบ่งกลุ่มข้อมูลด้วยคุณลักษณะต่าง ๆ และการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีตัวแปรตามหรือคำตอบกำกับไว้ ถ้าตัวแปรตามเป็นเชิงปริมาณจะเป็นการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time series) แต่ถ้าตัวแปรตามเป็นเชิงคุณภาพจะเป็นการวิเคราะห์การจำแนก (Classification) โดยเทคนิคที่นิยมใช้อย่างแพร่หลายได้แก่ การถดถอยโลจิสติกส์ (Logistic Regression) ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) เทคนิคป่าสุ่ม (Random Forest) และโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network) เป็นต้น การจำแนกถูกนำมาประยุกต์ใช้ในงานวิจัยในหลายด้าน (วริทธิ์พล , 2565) ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series) คือ ชุดข้อมูลที่รวบรวมและจัดเก็บตามลำดับ ต่อเนื่องกันภายใต้การเพิ่มขึ้นของเวลา โดยข้อมูลดังกล่าวจะถูกเก็บรวบรวมอย่างต่อเนื่องในระยะเวลาติดต่อกัน ตามช่วงเวลาที่ต้องการ เช่น ข้อมูลราคาทองคำ ข้อมูลปริมาณน้ำในเขื่อน ซึ่งจะถูกบันทึกข้อมูลเป็นวัน ในบางกรณี การจัดเก็บข้อมูลอาจมีลักษณะการจัดเก็บแบบเป็นช่วงเวลาต่อเนื่องกัน เพื่อสร้างตัวแบบอนุกรมเวลา (Time Series Model) ในการทำนายเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตโดยการวิเคราะห์อนุกรมเวลา (Time Series Analysis) ในการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ส่วนใหญ่ข้อมูลอนุกรมเวลาเป็นข้อมูลที่เยอะ ซับซ้อน และมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา จึงทำให้ยากต่อการหาวิธีที่ดีที่สุดในการพยากรณ์ จึงได้มีการนำการเรียนรู้ด้วยเครื่องมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เพราะ วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องมีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลามากกว่า (พรทิวา , 2564) โดยทั่วไปในการวิเคราะห์อนุกรมเวลาจะใช้ตัวแปรเพียงตัวเดียว แต่ในวิธีของการเรียนรู้ด้วยเครื่องจะมีการใช้ตัวแปรอิสระ ( ) มาช่วยในการพยากรณ์ ในการวิจัยครั้งนี้จึงสนใจนำช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน (Lag) ของข้อมูลอนุกรมเวลา เข้ามาเป็นตัวแปรอิสระ โดยตัวแปรตาม ( ) คือ ข้อมูลอนุกรมเวลาชุดเดิม แล้วจึงนำไปวิเคราะห์ด้วยวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ประกอบด้วย วิธีต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) ป่าสุ่ม (Random Forest) วิธีเพื่อนบ้านใกล้เคียงสุด K อันดับ (K Nearest-Neighbor: KNN) และวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine) โดยแต่ละวิธีจะทำการศึกษาเกี่ยวกับการวัดความถูกต้องและความผิดพลาดในการจำแนกข้อมูล Lai et al. (2023) งานวิจัยนี้เกี่ยวกับการพยากรณ์สถานการณ์ปัจจุบันของโควิด 19 โดยใช้ข้อมูลน้ำเสีย ให้ผู้ป่วยโควิด 19 เป็นตัวแปร และให้ปริมาณไวรัสในตัวอย่างน้ำเสียเป็นตัวแปร ผู้วิจัยไม่ทราบตัวแปร จึงได้ใช้วิธีช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน (Lag) เอามาช่วยในการพยากรณ์ตัวแปร พอทราบค่าได้นำไปพยากรณ์ด้วยวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ประกอบไปด้วย แบบจำลองอารีแมกซ์ (Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables : ARIMAX) และการเรียนรู้ด้วยเครื่องจากชุดข้อมูลแบบลำดับเวลา (Time Series Machine Learning : TSML) โดยเทคนิคที่ดีที่สุด คือ วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องจากชุดข้อมูลแบบลำดับเวลา พรทิวา (2564) งานวิจัยนี้เกี่ยวกับระบบวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาด้วยเทคนิคทางการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเปรียบเทียบวิธีพยากรณ์ออกเป็น 3 เทคนิคประกอบไปด้วยเทคนิควิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ (Multiple Linear Regression) วิธีต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) และ วิธีป่าสุ่ม (Random Forest) โดยใช้การคัดเลือกเทคนิคที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการพยากรณ์โดยใช้เกณฑ์ค่าเฉลี่ยของค่าสัมบูรณ์เปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อน (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) ต่ำที่สุดผลวิจัยพบว่าการเปรียบเทียบเทคนิคระหว่างวิธีต้นไม้ตัดสินใจ วิธีป่าไม้สุ่ม และ การถดถอยพหุคูณ สำหรับการพยากรณ์ยอดขายรวมรายวันแยกตามรายสินค้าและจำนวนผู้เสียชีวิตรายใหม่จาก สถานการณ์ COVID-19 ในประเทศไทยพบว่าเทคนิคให้ค่า MAPE เฉลี่ยต่ำที่สุดคือ เทคนิคป่าสุ่ม Kayode-Ajala. (2022) งานวิจัยนี้เกี่ยวกับการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ในการตรวจจับเว็บไซต์ที่เป็นแฟร์ชิ่ง ซึ่งใช้วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องประกอบด้วย วิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine) วิธีเพื่อนบ้านใกล้เคียงสุด K อันดับ (K Nearest-Neighbor: KNN) วิธีต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Trees) และ วิธีป่าสุ่ม (Random Forest) ซึ่งวิธีที่ดีที่สุดคือ วิธีเพื่อนบ้านใกล้เคียงสุด K อันดับ Ballı (2021) งานวิจัยนี้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลของการระบาดโควิด-19 และการพยากรณ์จำนวนผู้ติดเชื้อรวมในระยะสั้นๆ โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องประกอบวิธีการถดถอยเชิงเส้น (Linear regression) วิธีโครงข่ายประสาทเทียมแบบเพอร์เซ็ปตรอนหลายชั้น (multi-layer perceptron) วิธีป่าสุ่ม (random forest) วิธีนาอีฟ เบย์ (Naive Bayes) และ วิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine) พบว่าเทคนิคให้ค่า MAPE เฉลี่ยต่ำที่สุดคือ วิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน Bemthuis et al. (2023) งานวิจัยนี้เกี่ยวกับระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support Systems) กำลังพัฒนาไปในทิศทางที่ซับซ้อนมากขึ้น โดยมุ่งหวังที่จะทำให้การตัดสินใจเป็นไปโดยอัตโนมัติมากที่สุด จึงวิธีการที่ใช้เทคนิคการจำแนกประเภทด้วยต้นไม้การตัดสินใจ และเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้เทคนิคสนับสนุนเวกเตอร์แมชชีน การทดลองของเราพบว่า วิธีการของเรามีความแม่นยำและความยืดหยุ่นในด้านการดึงกฎทางธุรกิจ ต้นไม้การตัดสินใจ จากการศึกษางานวิจัยที่เกี่ยวข้องทางผู้วิจัยจึงสนใจศึกษาการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องจากข้อมูลอนุกรมเวลา โดยวิธีการช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน ซึ่งประกอบไปด้วยวิธีต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) วิธีป่าสุ่ม (Random Forest) วิธีเพื่อนบ้านใกล้เคียงสุด K อันดับ (K Nearest-Neighbor: KNN) และวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine) โดยพิจารณาค่าเฉลี่ยของค่าคาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Mean Square Error: AMSE) และค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ (Mean Absolute Percentage Error: AMAPE) เป็นเกณฑ์ในการวัดประสิทธิภาพของแบบจำลอง และเป็นแนวทางการในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพด้วยวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่อง เพื่อตัดสินใจในการเลือกแบบจำลองที่ดีที่สุด

นวัตกรรมอื่น ๆ

ผ้าคลุมเย็นสำหรับการขนส่งน้ำนมดิบ

คณะวิศวกรรมศาสตร์

ผ้าคลุมเย็นสำหรับการขนส่งน้ำนมดิบ

การศึกษานี้จัดทำขึ้นเพื่อสร้างต้นแบบผ้าคลุมเย็นสำหรับการขนส่งน้ำนมดิบเพื่อเสนอแนวทางการรักษาคุณภาพน้ำนมดิบระหว่างการขนส่งไปยังศูนย์รวบรวมน้ำนมดิบ ผ้าคลุมเย็นนี้ผลิตจากการนำวัสดุเปลี่ยนสถานะ (Phase Change Material, PCM) ผลิตจากน้ำผสมสารสร้างเนื้อเจล ปริมาณ 5.6 กิโลกรัม มาประกบรอบถังนมอะลูมิเนียม (ปริมาตรความจุ 25 ลิตร) แล้วคลุมด้วยผ้าเคลือบสารสะท้อนรังสียูวี 2 ชนิด ได้แก่ ผ้าพอลิไวนิลคลอไรด์ (PVC) และผ้าพอลิเอทิลีนความหนาแน่นสูง (HDPE) ประสิทธิภาพการรักษาอุณหภูมิของผ้าคลุมทั้งสองแบบประเมินจากการวัดอุณหภูมิของน้ำที่จุดต่าง ๆ ตามแนวรัศมีและตามความสูงของถังนม จำนวน 6จุด ด้วยสายเทอร์มอคัปเปิลชนิดที ภายใต้สภาวะแวดล้อม 3 สภาวะ ได้แก่ ที่อุณหภูมิคงที่ 25 °C และ 35 °C และที่อุณหภูมิบรรยากาศกลางแจ้ง (อุณหภูมิเฉลี่ย 35.5 °C) เป็นระยะเวลาอย่างน้อย 180 นาที ผลการทดลองพบว่า ที่เวลา 120 นาที น้ำในถังคลุมด้วยผ้า PCM-PVC และผ้า PCM-HDPE มีอุณหภูมิต่ำกว่าอุณหภูมิบรรยากาศ 12.6 °C และ 12.9 °C ตามลำดับ ภายใต้อุณหภูมิบรรยากาศคงที่ 25 °C ในขณะที่ภายใต้อุณหภูมิบรรยากาศคงที่ 35 °C มีอุณหภูมิต่ำกว่าอุณหภูมิบรรยากาศ 16.7 °C และ 16.4 °C ตามลำดับ และอุณหภูมิบรรยากาศกลางแจ้งมีอุณหภูมิต่ำกว่าอุณหภูมิบรรยากาศ 12.7 °C และ 13.8 °C ตามลำดับ เนื่องจากผ้า PCM-PVC และผ้า PCM-HDPE มีประสิทธิภาพการรักษาอุณหภูมิไม่ต่างกัน การประเมินประสิทธิภาพการรักษาคุณภาพทางจุลินทรีย์ของน้ำนมดิบจึงศึกษาเฉพาะผ้า PCM-PVC เทียบกับกรณีไม่ใช้ผ้าคลุม (ควบคุม) ด้วยการตรวจนับปริมาณเชื้อโคลิฟอร์มและเชื้อ Escherichia coli โดยใช้อาหารเลี้ยงเชื้อสำเร็จรูป ผลการทดลองพบว่าเมื่อเวลาผ่านไป 120 นาที น้ำนมในถังที่คลุมด้วยผ้า PCM-PVC มีปริมาณเชื้อโคลิฟอร์มเฉลี่ยเท่ากับ 1.6 × 10^4 CFU/ml และเชื้อ E. coli เท่ากับ 2 × 10^3 CFU/ml ซึ่งน้อยกว่ากรณีไม่มีผ้าคลุมซึ่งมีปริมาณเชื้อโคลิฟอร์ม เฉลี่ยเท่ากับ 1.5 × 10^4 CFU/ml และเชื้อ E. coli เท่ากับ 1.1 × 10^4 CFU/ml จากการศึกษานี้สรุปได้ว่าอุณหภูมิที่ลดได้นี้สามารถช่วยชะลอการเจริญของเชื้อโคลิฟอร์มให้มีปริมาณน้อยกว่าเกณฑ์มาตรฐานน้ำนมดิบซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของผ้าคลุมเย็นในการรักษาคุณภาพและความปลอดภัยของน้ำนมดิบระหว่างการขนส่งอันจะนำไปสู่การยกระดับคุณภาพชีวิตของเกษตรกรผู้เลี้ยงโคนมไทย

การศึกษาการใช้ผงกระเบื้องเซรามิกทดแทนปริมาณซีเมนต์

คณะวิศวกรรมศาสตร์

การศึกษาการใช้ผงกระเบื้องเซรามิกทดแทนปริมาณซีเมนต์

การศึกษานี้มุ่งเน้นการใช้ผงกระเบื้องเซรามิกเป็นวัสดุทดแทนซีเมนต์ในคอนกรีตในอัตราส่วนที่เหมาะสม โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อหาคุณสมบัติในการนำผงกระเบื้องมาทดแทนปริมาณซีเมนต์ และหาอัตราส่วนผสมที่เหมาะสมของผงกระเบื้องในซีเมนต์มอร์ตาร์ ที่สามารถให้สมบัติเทียบเท่าหรือดีกว่าซีเมนต์มอร์-ตาร์ปกติ ในการทดลองได้ดำเนินการโดยการเตรียมตัวอย่างซีเมนต์มอร์ตาร์ที่มีการทดแทนซีเมนต์ด้วยผงกระเบื้องเซรามิก 2 ประเภทที่เป็นขยะจากโรงงานผลิตกระเบื้องเซรามิก ได้แก่ ผงกระเบื้องร่องน้ำ และผงกระเบื้องขัด แบ่งส่วนการผสม 2 ส่วนคือ ส่วนที่ 1 ใช้สัดส่วนซีเมนต์ผสมผงกระเบื้อง ส่วนที่ 2 จะพิจารณาจากผลวิเคราะห์กำลังการรับแรงส่วนที่ 1 เพื่อพิจารณาในการเพิ่มหรือลดสัดส่วน และทำการทดสอบคุณสมบัติต่าง ๆ เช่น ความถ่วงจำเพาะ ความข้นเหลวปกติ ระยะเวลาการก่อตัว กำลังรับแรงดึง และกำลังรับแรงอัด จากผลการศึกษาพบว่าการแทนที่ซีเมนต์ด้วยผงกระเบื้องขัด สามารถรับแรงดึงและแรงอัดได้มากที่สุดเทียบเท่ากับกำลังการรับแรงดึงและแรงอัดของซีเมนต์มอร์ตาร์ปกติ ดังนั้น การใช้ผงกระเบื้องเซรามิกสามารถเพิ่มความสามารถการรับแรงอัดได้ในสัดส่วนการแทนที่ และยังเป็นการช่วยลดการใช้ซีเมนต์ ซึ่งส่งผลดีต่อสิ่งแวดล้อมจากการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากกระบวนการผลิตซีเมนต์ อีกทั้งเป็นแนวทางในการใช้วัสดุเหลือใช้ในอุตสาหกรรมเซรามิกให้เกิดประโยชน์สูงสุด ทั้งยังส่งเสริมความยั่งยืนในด้านอุตสาหกรรมก่อสร้าง

การพัฒนาสื่อประชาสัมพันธ์ เรื่องขุนช้างขุนแผนตอนขุนช้างถวายฎีกาสำหรับเยาวชน เพื่อส่งเสริมการเรียนรู้วรรณคดี การท่องเที่ยวและเศรษฐกิจสร้างสรรค์ในจังหวัดสุพรรณบุรี

คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ

การพัฒนาสื่อประชาสัมพันธ์ เรื่องขุนช้างขุนแผนตอนขุนช้างถวายฎีกาสำหรับเยาวชน เพื่อส่งเสริมการเรียนรู้วรรณคดี การท่องเที่ยวและเศรษฐกิจสร้างสรรค์ในจังหวัดสุพรรณบุรี

ปัจจุบันเยาวชนขาดความสนใจและไม่เห็นความสำคัญของการเรียนวรรณคดี เพราะคิดว่าเป็นเรื่องยาก, ซับซ้อน และขาดสื่อการเรียนรู้ที่ทันสมัยและน่าสนใจ ดังนั้นผู้วิจัยจึงเลือกวรรณคดีเรื่องขุนช้างขุนแผนตอนขุนช้างถวายฎีกาที่ใช้สอนในระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 มาพัฒนาเนื่องจากเป็นวรรณคดีที่สะท้อนวิถีชีวิต ประวัติศาสตร์ ขนบธรรมเนียมประเพณี สถานที่ท่องเที่ยวที่มีอยู่จริง โดยจะพัฒนาสื่อประชาสัมพันธ์ให้ทันสมัย เหมาะกับเยาวชนเพื่อแก้ปัญหาจากการเรียนวรรณคดีดังที่กล่าวมา นอกจากนี้สื่อประชาสัมพันธ์ที่สร้างขึ้นสามารถใช้เพื่อส่งเสริมการท่องเที่ยวและเศรษฐกิจเชิงสร้างสรรค์ของจังหวัดสุพรรณบุรี โดยกลุ่มเป้าหมายของงานวิจัยคือเยาวชนอายุ 15-25 ปี มีจุดประสงค์ "เพื่อสร้างสื่อประชาสัมพันธ์สำหรับเยาวชนเรื่องขุนช้างขุนแผนตอนขุนช้างถวายฎีกา ที่สามารถ 1. สร้างความสนใจในการเรียนรู้วรรณคดี และ 2. สร้างแรงจูงใจในการท่องเที่ยวจังหวัดสุพรรณบุรีให้แก่เยาวชนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ.05” งานวิจัยโครงการนี้จะแบ่งออกเป็น 3 โครงการย่อยที่ผสมทั้งงานวิจัยเชิงคุณภาพ เชิงปริมาณ และการปฏิบัติเข้าด้วยกันได้แก่ 1. การสร้างองค์ความรู้กรอบแนวคิดในการวิจัยสำหรับการออกแบบสื่อประชาสัมพันธ์วรรณคดีเรื่องขุนช้างขุนแผน (เชิงคุณภาพโดยการสัมภาษณ์ผู้ทรงคุณวุฒิ 10 ท่าน และเชิงปริมาณโดยใช้แบบสอบถาม 600 ชุด) 2. การผลิตสื่อประชาสัมพันธ์ที่ผสมสื่อมัลติมีเดียสำหรับเยาวชน ที่เชื่อมโยงกับสื่อโซเชียลมีเดียเรื่องขุนช้างขุนแผนตอนขุนช้างถวายฎีกา (การวิจัยเชิงปฏิบัติเพื่อสร้างสรรค์ผลงานประกอบด้วย e-book 1 ฉบับ, Youtube channel จำนวน 5 ตอน, Page Facebook และ Instagram) 3. การเผยแพร่และประเมินผลสื่อประชาสัมพันธ์เรื่องขุนช้างขุนแผน (เชิงปริมาณโดยใช้แบบสอบถาม 600 ชุดกับเยาวชนใน 6 ภาค)