ความพึงพอใจของผู้ใช้งานที่มีต่อระบบให้คำแนะนำผักและผลไม้สำหรับผู้สูงอายุ
DOI:
https://doi.org/10.14456/dcj.2021.50คำสำคัญ:
ความพึงพอใจ, โปรแกรมแนะนำ, การบริโภค, ผักและผลไม้, ผู้สูงอายุ, ดูแลสุขภาพ, ความสมบูรณ์แข็งแรงบทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อพัฒนาโปรแกรมแนะนำการบริโภคผักและผลไม้สำหรับผู้สูงอายุและ 2) เพื่อประเมินความพึงพอใจของผู้รับบริการ กลุ่มตัวอย่างในการวิจัยเป็นผู้สูงอายุที่มารับบริการ รพ.สต. บ้านเขาเต่า ในช่วงเดือน พ.ย. 2562 จำนวน 30 คน ได้มาโดยวิธีการสุ่มแบบง่าย เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย ได้แก่ โปรแกรมแนะนำการบริโภคผักและผลไม้สำหรับผู้สูงอายุ และแบบสอบถามความพึงพอใจของผู้รับบริการ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติค่าความถี่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ผลการศึกษาพบว่า 1) ประสิทธิภาพของโปรแกรมแนะนำการบริโภคผักและผลไม้สำหรับผู้สูงอายุ ในภาพรวมอยู่ในระดับดี หัวข้อประเมินเรียงตามลำดับคะแนนจากมากไปน้อย ได้แก่ ด้านการทำงานได้ตามฟังก์ชันงาน ด้านตรงตามความต้องการ ด้านความง่ายต่อการใช้งาน และด้านการรักษาความปลอดภัย และ 2) ผลการประเมินความพึงพอใจของผู้รับบริการ ภาพรวมอยู่ในระดับมาก หัวข้อประเมินเรียงตามลำดับคะแนนจากมากไปน้อย ได้แก่ ประโยชน์ของโปรแกรมต่อการใช้งาน ค่าเฉลี่ยเท่ากับ 4.43 (SD=0.34) การทำงานตามฟังก์ชันงานของโปรแกรม ค่าเฉลี่ยเท่ากับ 4.36 (SD=0.31) และ 3) ด้านการออกแบบ ค่าเฉลี่ยเท่ากับ 4.32 (SD=0.16) สรุปว่า โปรแกรมสามารถให้คำแนะนำที่มีประโยชน์และเหมาะสมกับความต้องการของผู้รับบริการ รวมถึงการแนะนำว่าผักผลไม้ชนิดใดที่ผู้สูงอายุควรบริโภคเพื่อให้มีสุขภาพที่ดี
Downloads
เอกสารอ้างอิง
Changbumrung S, Chittinan S. Food and nutrition for the elderly. In: Kriengyot W, Panwichitsiri K, Yamprasit U, Chaowalitkun N, Sukhumaltrakul K, Butyee C, et al, Food and nutrition knowledge for all ages. Nonthaburi: Food and Drug Administration; 2016. (in Thai)
Ricci F, Rokach L, Shapira B. Introduction to recommender systems handbook. In: Ricci F, Rokach L, Shapira B,Kantor PB, editors. Recommender systems handbook. New York: Springer; 2011.
Li YM, Hsiao HW, Lee Y. Recommending social network applications via social filtering mechanisms. Information Sciences. 2013;239:18-30.
Jannach D, Zanker M, Felfernig A, Friedrich G. an introduction. In: Jannach D, Zanker M, Felfernig A, Friedrich G, editors. Recommender Systems. Cambridge: Cambridge University; 2010.
Balabanovic M, Shoham Y. Combining content-based and collaborative recommendation. Communications of the ACM. 1997;40(3):66–72.
Shambour Q, Lu J. Integrating multi-criteria collaborative filtering and trust filtering for personalized recommender systems. Proceeding of IEEE Symposium on Computational Intelligence in Multi criteria Decision Making (MDCM); 2011 May; IEEE; 2011. p. 44-51.
Chanrueang S. Health promoting hospital: alternative or primary way of thai health system [Internet]. [cited 2019 Feb 20]. Available from: https://www.hfocus.org/content/2015/07/10346 (in Thai)
Kerddonfaek C. Menopause Herbs. Bangkok: Seven Printing Group; 2007.
Mooney RJ, Roy L. Content-based book recommending using learning for text categorization. Proceedings of the 5th ACM Conference on Digital Libraries; 2000 June; San Antonio, Texas. 2000. p. 195-240.
Sripalung W, Sriurai W. The development of recommender system for E-library by using collaborative filtering and user profile. Srinakarinwirot University Journal of Science and Technology. 2017;9(18):150-64. (in Thai)
Phutthaisri B. Restaurant recommender system using collaborative filtering and content base filtering: a case study of Phranakorn Sri Ayutthaya [thesis]. Bangkok: King Mongkut's University of Technology North Bangkok; 2011. (in Thai)
Phantunin R, Chirawichitchai N. Personal recommender system based on agglomerative clustering together with user-based and item-based collaborative filtering methods. Rajamangala University of Technology Thanyaburi Research Journal. 2020;19(1):103-12. (in Thai)
Panawong N, Snae J. Search system for attractions in Thailand with ontology and name matching. Journal of Information Science and Technology. 2010;1(2):60-9. (in Thai)
Van Meteren R, Van Someren M. Using content-based filtering for recommendation. Proceedings of ECML 2000 Workshop: Machine Learning in New Information Age [Internet]. 2000 [cited 2019 Aug 14]: 47-56. Available from: https://pdfs.semanticscholar.org/4a57/e0f0641b7a70fece89c14fbf5030869ededb.pdf?.
Tomasoongneun S. Efficacy of nutrition education in elderly clinic, Medical journal of Srisaket Surin Buriram hospitals. 2011;26(2):309-17. (in Thai)
Chanpila T, Sirisook V, Phukao D, Rojroongwasinkul N. The associations of moods, perceived food quality, food satisfaction and food intake among: The elderly in an elderly Social Welfare Center. Proceedings of the 34th National Graduate Research Conference [Internet]. 2015 [cited 2018 Sep 7];2015-2025. Available from: https://gsbooks.gs.kku.ac.th/58/the34th/pdf/HMP15.pdf. (in Thai)
Kittipron M. Educational recommender systems and machine learning. Journal of Information Science. 2019;37(4):92-109. (in Thai)
Rojanaprapha W. Behavioral of using technology affecting the happiness levels of the elderly in Bangkok Metropolitan. Suan Dusit Graduate School Academic Journal. 2017;13(1):125-48.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
บทความที่ลงพิมพ์ในวารสารควบคุมโรค ถือว่าเป็นผลงานทางวิชาการหรือการวิจัย และวิเคราะห์ตลอดจนเป็นความเห็นส่วนตัวของผู้เขียน ไม่ใช่ความเห็นของกรมควบคุมโรค ประเทศไทย หรือกองบรรณาธิการแต่ประการใด ผู้เขียนจำต้องรับผิดชอบต่อบทความของตน
