stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
การประกาศเลิกทาส

สำเนาใบประกาศเลิกทาสของประธานาธิบดีเอบราแฮม ลิงคอล์น
การประกาศเลิกทาส (อังกฤษ: Emancipation Proclamation) เป็นคำสั่งของฝ่ายบริหารที่เอบราแฮม ลิงคอล์น ประธานาธิบดีสหรัฐ ออกเมื่อวันที่ 1 มกราคม ค.ศ. 1863 ในช่วงสงครามกลางเมืองอเมริกัน โดยใช้อำนาจยามสงครามของตน จึงมิใช่กฎหมายที่รัฐสภาสหรัฐอนุมัติ คำสั่งดังกล่าวประกาศให้เสรีภาพแก่ทาสในรัฐสิบแห่งซึ่งเป็นกบฏอยู่ขณะนั้น มีผลต่อทาส 3.1 ล้านคนจากทั้งหมด 4 ล้านคนในสหรัฐในเวลานั้น การประกาศดังกล่าวปลดปล่อยทาสทันที 50,000 คน และเกือบทั้งหมด (จาก 3.1 ล้านคน) ได้รับการปลดปล่อยเมื่อกองทัพสหภาพรุกหน้า คำประกาศดังกล่าวมิได้ให้เงินชดเชยแก่เจ้าของทาส มิได้ประกาศให้สถานะทาสเป็นความผิดต่อกฎหมาย และมิได้ทำให้อดีตทาสที่ได้รับการปลดปล่อยแล้วได้สถานะพลเมือง
วันที่ 22 กันยายน ค.ศ. 1862 ลิงคอล์นออกการประกาศเบื้องต้นว่า ตนจะสั่งการเลิกทาสในรัฐทุกแห่งของสมาพันธรัฐอเมริกาที่ไม่กลับคืนสู่การควบคุมของสหภาพภายในวันที่ 1 มกราคม ค.ศ. 1863 เนื่องจากไม่มีรัฐใดกลับคืนสู่การควบคุมของสหภาพ คำสั่งซึ่งลงนามและอนุมัติเมื่อวันที่ 1 มกราคม ค.ศ. 1863 จึงมีผลใช้บังคับ ยกเว้นในสถานที่ซึ่งฝ่ายสหภาพกลับเข้าควบคุมได้เป็นส่วนใหญ่แล้ว คำประกาศดังกล่าวทำให้การเลิกทาสตกเป็นเป้าหมายศูนย์กลางของสงคราม (นอกเหนือจากการรวมประเทศ) สร้างความโกรธแก่ชาวใต้ผิวขาวซึ่งหวังทำสงครามเชื้อชาติ และนักประชาธิปไตยทางเหนือบางส่วน กระตุ้นกองกำลังที่ต่อต้านระบบทาส และทำให้กำลังในยุโรปที่ต้องการแทรกแซงโดยเข้าช่วยเหลือสมาพันธรัฐอ่อนแอลง
การแก้ไขรัฐธรรมนูญครั้งที่สิบสาม ซึ่งมีผลใช้บังคับเมื่อเดือนธันวาคม ค.ศ. 1865 ทำให้ความเป็นทาสกลายเป็นความผิดต่อกฎหมายทั่วสหรัฐ
ดูเพิ่ม

การเลิกทาสและไพร่ในประเทศไทย
| ด ค กเอบราแฮม ลิงคอล์น |
| --- | --- | --- |
 ประธานาธิบดีสหรัฐอเมริกา คนที่ 16 (ค.ศ. 1861-1865)  สมาชิกสภาผู้แทนราษฎร แห่งรัฐอิลลินอย เขตที่ 7 (ค.ศ.1847-1849)  มีชีวิตระหว่างวันที่ 12 กุมภาพันธ์ ค.ศ. 1809 - 15 เมษายน ค.ศ. 1865 
| เหตุการณ์ |  การเลือกตั้ง ค.ศ. 1860  การเลือกตั้ง ค.ศ. 1864  การลอบสังหาร  Black Hawk War  Emancipation Proclamation  การเข้ารับตำแหน่งประธานาธิบดี 1  2  พิธี  Judicial appointments  วันเกิดของลิงคอล์น  การดำรงตำแหน่งประธานาธิบดี  13th Amendment abolishing slavery  |  |
| สุนทรพจน์ |  Lyceum address  Peoria speech  "Lost Speech"  House Divided speech  Lincoln–Douglas debates  Cooper Union Address  Farewell Address  First inaugural address  Gettysburg Address  Second inaugural address  จงทำลายศัตรูของท่านด้วยการทำให้เขาเป็นมิตร  |  |
| ครอบครัว |  โทมัส ลิงคอล์น (บิดา)  แนนซี ลิงคอล์น (มารดา)  ซาราห์ บุช ลิงคอล์น (มารดาเลี้ยง)  ซาราห์ ลิงคอล์น (น้องสาว)  Mary Todd Lincoln (ภริยา)  Robert Todd Lincoln (บุตร)  Edward Baker Lincoln (บุตร)  William Wallace Lincoln (บุตร)  Thomas "Tad" Lincoln (บุตร)  Abraham Lincoln (captain) (ปู่)  Joseph Hanks (ปู่ทวด)  Mordecai_Lincoln (ลุง)  Mary Lincoln Crume (ป้า)  John Hanks (ลูกพี่ลูกน้อง)  |  |
| มรดก |  บรรณานุกรม  การพรรณนาทางวัฒนธรรม  ภาพถ่าย  ตำนานเมืองความประจวบลิงคอล์น–เคนเนดี  ผลงาน  สิทธิบัตร  |  |
| ชีวิตส่วนตัว |  ชีวิตในวัยเด็ก  การเลือกตั้ง  Medical and mental health  Poetry  ศาสนา  Sexuality  Slavery  |  |
| สถานที่รำลึก |  Ford's Theatre  Lincoln Birthplace  Lincoln Boyhood Memorial  Lincoln Home  Lincoln Memorial  Lincoln's New Salem  สวนสาธารณะลิงคอล์น  สุสานลิงคอล์น  ภูเขารัชมอร์  Petersen House  Presidential Library and Museum  |  |
 วิกิตำรา
การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติ

การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติ (อังกฤษ: Ordinary National Educational Test) เป็นการวัดผลสัมฤทธิ์รวบยอดของผู้เรียนที่ต้องการวัดผ่านการจัดการทดสอบในระดับชาติ โดยมีสถาบันทดสอบทางการศึกษาแห่งชาติ (องค์การมหาชน) เป็นผู้ดำเนินการออกข้อสอบและจัดสอบทั่วประเทศ โดยที่ในอดีตมีการจัดการทดสอบทางการศึกษาระดับชาติขั้นสูงอีกด้วย ซึ่งในปัจจุบันมีการใช้แบบทดสอบความถนัดทั่วไป (GAT) และแบบทดสอบความถนัดทางวิชาการและวิชาชีพ (PAT) มาใช้แทน
การทดสอบทางการศึกษาได้รับข้อวิพากษ์วิจารณ์จากหลายภาคส่วนโดยเฉพาะอย่างยิ่งในส่วนของแบบทดสอบทางการศึกษาระดับชาติขั้นสามัญ ซึ่งมีการกล่าวถึงปัญหาข้อสอบที่มีความกำกวม บางข้อเกินกว่าหลักสูตรกำหนด รวมไปถึงปัญหาข้อสอบผิดและไม่ได้มาตรฐาน ซึ่งเป็นปัญหาที่สถาบันทดสอบทางการศึกษาแห่งชาติ (องค์การมหาชน) กำลังเร่งแก้ปัญหาอยู่ในปัจจุบัน
รูปแบบการทดสอบ

การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติ แบ่งการจัดสอบออกเป็น 6 รูปแบบคือ การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติขั้นสามัญ, การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติสำหรับการศึกษานอกระบบโรงเรียน, การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านอาชีวศึกษา, การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านอุดมศึกษา, แบบทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านพระพุทธศาสนา, และการทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านอิสลามศึกษา ดังมีรายละเอียดต่อไปนี้
รูปแบบการทดสอบ > การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติขั้นสามัญ

การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติขั้นสามัญ (Ordinary National Educational Test; O-NET) เป็นการสอบความรู้รวบยอดปลายช่วงชั้น 6 ภาคเรียน โดยสอบชั้นประถมศึกษาปีที่ 3, 6, มัธยมศึกษาปีที่ 3 และ 6 ตามมาตรฐานการเรียนรู้ของหลักสูตรการศึกษาขั้นพื้นฐาน พ.ศ. 2544 ทำการทดสอบความรู้ในกลุ่มสาระต่าง ๆ รวม 8 กลุ่มสาระ ได้แก่ ภาษาไทย, คณิตศาสตร์, วิทยาศาสตร์, สังคมศึกษา ศาสนาและวัฒนธรรม, สุขศึกษาและพลศึกษา, ศิลปะ, การงานอาชีพและเทคโนโลยี และภาษาต่างประเทศ มีช่วงเวลาสอบในเดือนกุมภาพันธ์ของทุกปี เป็นการสอบประจำปีเพียงครั้งเดียวอย่างถาวร
รูปแบบการทดสอบ > การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านอาชีวศึกษา

การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านอาชีวศึกษา (Vocational National Educational Test; V-NET) เป็นการทดสอบเพื่อวัดความรู้ ให้แก่นักเรียนที่กำลังศึกษา ปวช.ชั้นปีที่ 3 เพื่อทดสอบความรู้และความคิด ตามหลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพ พุทธศักราช 2545 (ฉบับปรับปรุง พ.ศ. 2546), นำผลไปใช้ ในการปรับปรุงคุณภาพ การเรียนการสอนของโรงเรียน และเพื่อนำผลไปใช้ในการประเมิน การเรียนรู้ของนักเรียนระดับชาติ
รูปแบบการทดสอบ > การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านอิสลามศึกษา

การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านอิสลามศึกษา (Islamic National Educational Test; I-NET) เป็นการทดสอบเพื่อวัดความรู้ และความคิดของนักเรียน ตามหลักสูตรอิสลามศึกษา พ.ศ. 2546 เพื่อนำผลไปใช้ในการปรับปรุงคุณภาพ การเรียนการสอนของโรงเรียน และนำไปใช้ในวัตถุประสงค์อื่น โดยมีการจัดสอบให้แก่นักเรียน ที่กำลังศึกษาอยู่ในปีสุดท้าย ของหลักสูตรอิสลามศึกษา ตอนต้น ตอนกลาง และตอนปลาย ในโรงเรียนเอกชนสอนศาสนาอิสลาม ควบคู่วิชาสามัญ ในกรุงเทพมหานคร จังหวัดนนทบุรี ประจวบคีรีขันธ์ กระบี่ ชุมพร ตรัง นครศรีธรรมราช นราธิวาส ปัตตานี พังงา พัทลุง ภูเก็ต ยะลา ระนอง สงขลา สตูล สุราษฎร์ธานี และศูนย์ตาดีกาใน 5 จังหวัดชายแดนภาคใต้
รูปแบบการทดสอบ > การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านพระพุทธศาสนา

การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านพระพุทธศาสนา (Buddhism National Education Testing; B-NET) เป็นการทดสอบเพื่อวัดความรู้ ขั้นสูงจาก 5 ภาคเรียน สำหรับนักเรียนที่กำลังศึกษา หรือจบการศึกษา ชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 หรือเทียบเท่า ที่จะเข้าศึกษาต่อในมหาวิทยาลัยของรัฐ ด้วยระบบรับตรง ระบบโควตา และระบบพิเศษ โดยมีการจัดทดสอบใน 5 วิชา และสามารถรักษาคะแนนสอบไว้ได้ เป็นระยะเวลา 2 ปีการศึกษา
รูปแบบการทดสอบ > การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติสำหรับการศึกษานอกระบบโรงเรียน

การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติสำหรับการศึกษานอกระบบโรงเรียน (Non-Formal National Education Test; N-NET) เป็นการทดสอบเพื่อวัดความรู้ ให้แก่นักเรียนที่กำลังศึกษา ในระดับมัธยมศึกษาตอนต้น และระดับมัธยมศึกษาตอนปลาย ตามหลักสูตรการศึกษานอกระบบ ระดับการศึกษาขั้นพื้นฐาน พ.ศ. 2551 ที่คาดว่าจะสำเร็จการศึกษาในภาคเรียนที่ 1 และภาคเรียนที่ 2 ของปีการศึกษา
รูปแบบการทดสอบ > การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านอุดมศึกษา

การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติด้านอุดมศึกษา (University National Educational Test; U-NET)
การทดสอบที่ยกเลิกไป > การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติขั้นสูง

การทดสอบทางการศึกษาระดับชาติขั้นสูง (Advanced National Educational Test; A-NET) เป็นการสอบความรู้ขั้นสูง 6 ภาคเรียน ทดสอบเฉพาะนักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 ที่ประสงค์จะเข้าศึกษาสถาบันอุดมศึกษาในระบบแอดมิชชั่น จำนวนวิชาสอบ 11 วิชา ตามแต่ละคณะที่กำหนด มีช่วงเวลาสอบในเดือนตุลาคมและเดือนมีนาคมของทุกปี ซึ่งต่อมาในปี พ.ศ. 2553 ได้ยกเลิกการสอบเอเน็ตแล้วเปลี่ยนไปใช้การทดสอบความถนัดทั่วไป วิชาชีพและวิชาการ (GAT-PAT) แทน รวมมีการจัดสอบเอเน็ตทั้งหมด 4 ครั้ง
การวิพากษ์วิจารณ์

ข้อสอบโอเน็ต ในปี พ.ศ. 2552 ถูกวิพากษ์วิจารณ์ว่ามีความกำกวม เช่น การแก้ปัญหาการตั้งครรภ์ระหว่างวัยเรียน และถัดมา ข้อสอบโอเน็ต ในปี พ.ศ. 2554 ถูกวิพากษ์วิจารณ์มีข้อสอบและเนื้อหาไม่เหมาะสม รวมถึงข้อสอบที่กำกวมสามารถตอบได้มากกว่าหนึ่งคำตอบ เช่น การแก้ปัญหาการเกิดอารมณ์ทางเพศ ซึ่งทางสถาบันทดสอบทางการศึกษาระดับชาติชี้แจงว่า ดำเนินการออกข้อสอบตามหลักสูตรที่กำหนด
ดูเพิ่ม

การรับบุคคลเข้าศึกษาในสถาบันอุดมศึกษาในประเทศไทย
แหล่งข้อมูลอื่น

สาระและมาตรฐานการเรียนรู้การสอบ O-NET ม.6 ปีการศึกษา 2550 เก็บถาวร 2007-12-12 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
นโยบายการสอบ O-NET ปีการศึกษา 2550 เก็บถาวร 2007-07-21 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
การประท้วงของเกษตรกรในประเทศอินเดีย พ.ศ. 2563-2564

การประท้วงของชาวนาอินเดีย พ.ศ. 2563 - 2564 (อังกฤษ: 2020-2021 Indian farmers' protest) เป็นการประท้วงที่ดำเนินอยู่เพื่อต่อต้านรัฐบัญญัติการเกษตรใหม่สามฉบับที่ผ่านร่างโดยรัฐสภาอินเดียในปี 2020 องค์การเกษตรกรมองว่ารัฐบัญญัติเหล่านี้เป็น "กฎหมายต่อต้านเกษตรกร" (anti-farmer laws) ในขณะที่บางส่วนระบุว่าเป็นการทิ้งเกษตรกรให้ "อยู่ภายใต้การควบคุมของนายทุน" (put farmers at mercy of corporates)
ไม่นานหลังรัฐบัญญัติทั้งสามปรากฏ องค์การเกษตรกรเริ่มจัดการประท้วงในระดับท้องถิ่น ส่วนมากในรัฐปัญจาบและหรยาณา หลังการประท้วงดำเนินไปได้สองเดือน เกษตรกรได้รวมกลุ่มกันจัดตั้งการเคลื่อนไหวเรียกร้องในชื่อ 'จาลโลเดลี' (Challo Delhi; แปลว่า ไปเดลีกันเถอะ) ที่ซึ่งเกษตรกรหลักหมื่นคนรวมตัวกันเดินขบวนไปยังเดลี เมืองหลวงของอินเดีย ตำรวจและเจ้าหน้าที่ปราบปรามได้ใช้แก๊สน้ำตาและน้ำแรงดันสูงเพื่อป้องกันไม่ให้เกษตรกรเดินขบวนไปถึงเดลีได้ ในวันที่ 30 พฤศจิกายน อินเดียทูเดย์ ประมาณการณ์ว่ามีเกษตรกรราว 200,000 ถึง 300,000 คนรวมพลกันตามจุดพรมแดนต่าง ๆ ของเดลี
ข้อมูลจาก 1 ธันวาคม 2020 มีองค์การและสหกรณ์เกษตรกรมากกว่า 500 องค์กรที่เข้าร่วมการประท้วงนี้ นอกจากนี้ยังมีองค์การและสหกรณ์ผู้ขับขี่รถซึ่งมีสมาชิกผู้ขับขี่รถบรรทุก, รถขนส่ง, รถโดยสารประจำทาง และรถแท็กซี่รวมกว่า 14 ล้านคนได้ออกมาแสดงจุดยืนร่วมสนับสนุนเกษตรกร และขู่ว่าจะหยุดให้บริการดังกล่าวในบางรัฐหากระฐบาลไม่รับฟังข้อเรียกร้อง ภายหลังรัฐบาลไม่สามารถดำเนินตามข้อเรียกร้องของเกษตรกรได้ในวันที่ 4 ธันวาคม ผู้ชุมนุมประท้วงได้ข่มขู่ว่าจะเริ่มการประท้วงหยุดงานพร้อมกันทั้งประเทศในวันที่ 8 ธันวาคม 2020
การปฏิบัติอิงหลักฐาน

การปฏิบัติอิงหลักฐาน
(อังกฤษ: Evidence-based practice, ตัวย่อ EBP)
เป็นวิธีปฏิบัติทางคลินิกหลายสาขา ที่เพิ่มความนิยมขึ้นเรื่อย ๆ ตั้งแต่เริ่มขึ้นในปี ค.ศ. 1992
โดยเริ่มในสาขาแพทยศาสตร์ที่เรียกว่า เวชปฏิบัติอิงหลักฐาน (evidence-based medicine) แล้วขยายไปในสาขาอื่น ๆ รวมทั้งทันตแพทยศาสตร์ พยาบาลศาสตร์ จิตวิทยา การศึกษา บรรณารักษศาสตร์และสารนิเทศศาสตร์ 
หลักพื้นฐานของวิธีปฏิบัติก็คือ การตัดสินใจทางการปฏิบัติทั้งหมดควรจะ
อาศัยผลงานวิจัย
งานวิจัยเหล่านั้นควรจะมีการคัดเลือกและตีความ ตามมาตรฐานของ EBP
โดยปกติแล้ว มาตรฐานที่ว่าจะไม่สนใจผลงานเชิงทฤษฎีหรือผลงานเชิงคุณภาพ (qualitative) และจะพิจารณาผลงานเชิงปริมาณ (quantitative) โดยกรองผ่านกฎเกณฑ์ที่เข้มงวดว่า อะไรชื่อว่า หลักฐาน
และถ้าไม่ใช้กฎเกณฑ์ที่เข้มงวดเช่นนี้ ก็จะเรียกการปฏิบัติตามผลงานเช่นนั้นว่า 
"การปฏิบัติอาศัยการวิจัย" (research based practice)
ดูเพิ่ม

วิทยาการระบาด
เวชปฏิบัติอิงหลักฐาน
เชิงอรรถและอ้างอิง

↑
"Evidence based medicine". สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ. สืบค้นเมื่อ 6 March 2015. "เวชปฏิบัติอิงหลักฐาน[ลิงก์เสีย]
"practice", ศัพท์บัญญัติอังกฤษ-ไทย, ไทย-อังกฤษ ฉบับราชบัณฑิตยสถาน (คอมพิวเตอร์) รุ่น ๑.๑, ๑. การปฏิบัติ ๒. วิธีปฏิบัติ
↑  Hjørland, Birger (2011). "Evidence based practice: An analysis based on the philosophy of science". Journal of the American Society for Information Science and Technology. 62 (7): 1301–10. doi:10.1002/asi.21523.
Dale, AE (2005). "Evidence-based practice: compatibility with nursing". Nurs Stand. 19 (40): 48–53. doi:10.7748/ns2005.06.19.40.48.c3892. PMID 15977490.
Berke, D.M.; Rozell, C.A.; Hogan, T.P.; Norcross, J.A.; Karpiak, C.P. (April 2011). "What clinical psychologists know about evidence-based practice: familiarity with online resources and research methods". Journal of Clinical Psychology. 67 (4): 329–339. doi:10.1002/jclp.20775.
Chambless, DL; Hollon, SD (February 1998). "Defining empirically supported therapies". J Consult Clin Psychol. 66 (1): 7–18. doi:10.1037/0022-006X.66.1.7. PMID 9489259.{{cite journal}}:  CS1 maint: multiple names: authors list (ลิงก์)
DiCenso, A.; Cullum, N.; Ciliska, D. (1998). "Implementing evidence-based nursing: some misconceptions". Evidence Based Nursing. 1 (2): 38–40. doi:10.1136/ebn.1.2.38.
French, P (February 2002). "What is the evidence on evidence-based nursing? An epistemological concern". J Adv Nurs. 37 (3): 250–7. doi:10.1046/j.1365-2648.2002.02065.x. PMID 11851795.
Mason, Diana J.; Leavitt, Judith K.; Chaffee, Mary W. (2006). Policy and Politics in Nursing and Health Care (5th ed.). Elsevier. ISBN 1416067167.
Melnyk, B.M.; Fineout-Overholt, E. (2005). "Making the case for evidence-based practice".  ใน Melnyk, B.M.; Fineout-Overholt, E. (บ.ก.). Evidence-based practice in nursing & healthcare. A guide to best practice. Lippincot Williams & Wilkins. pp. 3–24. ISBN 0781744776.
Mitchell, GJ (January 1999). "Evidence-based practice: critique and alternative view". Nurs Sci Q. 12 (1): 30–5. doi:10.1177/08943189922106387. PMID 11847648.
Patterson-Silver Wolf, D.A.; Dulmus, C.N.; Maguin, E. (2012). "Empirically supported treatment's impact on organizational culture and climate". Research on Social Work Practice. 22 (6): 665–671. doi:10.1177/1049731512448934.
Sackett, D.L.; Straus, S.E.; Richardson, W.S.; Rosenberg, W.; Haynes, R.B. (2000). Evidence-based medicine: How to practice and teach EBM. Vol. 2. London: Churchill Livingstone. ISBN 0443062404.
Spring, B.; Hitchcock, K. (2010). "Evidence-based practice in psychology".  ใน Weiner, I.B.; Craighead, W.E. (บ.ก.). Corsini’s Encyclopedia of Psychology and Behavioral Science. Vol. 2 (4th ed.). Wiley. pp. 604-. ISBN 0470170263.
Spring, B.; Neville, K. (2014). "Evidence-based practice in clinical psychology".  ใน Barlow, D.H. (บ.ก.). The Oxford Handbook of Clinical Psychology. Oxford Library of Psychology Series. Oxford University Press. pp. 128–149. ISBN 978-0-19-932871-0.
แหล่งข้อมูลอื่น

Association for Behavioral and Cognitive Therapies (ABCT)
Evidence-Based Behavioral Practice Project
NREPP เก็บถาวร 15 พฤศจิกายน 2015 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน National Registry of Evidence-based Programs and Practices
Evidence-Based Practice @ Keele
Evidence Based Practice Definitions เก็บถาวร 2007-01-28 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
The Joanna Briggs Institute เก็บถาวร 17 กันยายน 2006 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน — International Collaborative on Evidence-based Practice in Nursing.
Indiana Center for Evidence Based Nursing Practice: A JBI Collaborating Center
Evidence — Communicate leading research in order to promote international cooperation and evidence-based treatments
Evidence based Practice clinic intitiatives[ลิงก์เสีย]
Evidence Based Practice studies at the University of Massachusetts
Center for the Advancement of Evidence-Based Practice (CAEP) เก็บถาวร 2010-01-20 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน at Arizona State University College of Nursing and Health Innovation
The National Nursing Practice Network เก็บถาวร 22 มิถุนายน 2008 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
Website about Evidence-Based teaching เก็บถาวร 22 กันยายน 2017 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
Improvement Science Research Network
Academic Center for Evidence-Based Practice เก็บถาวร 2016-01-08 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
การจับกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k

การจับกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k (อังกฤษ: k-means clustering) เป็นวิธีหนึ่งในวิธีการแบ่งเวกเตอร์ที่มีรากฐานมาจากการประมวลผลสัญญาณ วิธีนี้เป็นที่นิยมสำหรับการจับกลุ่มข้อมูลในการทำเหมืองข้อมูล การจับกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k ใช้สำหรับการแบ่งการสังเกตจำนวน n สิ่งเป็น k กลุ่ม โดยแต่ละการสังเกตจะอยู่ในกลุ่มที่มีค่าเฉลี่ย(ที่ใช้เป็นแม่แบบ)ใกล้เคียงกันที่สุด โดยวิธีนี้จะเป็นการแบ่งพื้นที่ข้อมูลไปเป็นแผนภาพโวโรนอย
วิธีการจัดกลุ่มนี้อยู่ในกลุ่มความซับซ้อนของปัญหาเอ็นพีแบบยาก (NP-hard) แต่อย่างไรเราสามารถนำขั้นตอนวิธีแบบศึกษาสำนึกมาใช้หาจุดศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลจากการลู่เข้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะเหมือนกับขั้นตอนวิธีหาค่าคาดหมายสูงสุด (expectation-maximization algorithm) สำหรับแบบจำลองแบบผสม (Mixture Model) ของการแจกแจงปรกติ เนื่องจากทั้งสองขั้นตอนวิธีจะใช้แนวทางกระทำซ้ำการกลั่นกรอง (iterative refinement approach) นอกจากนี้ ทั้งสองขั้นตอนวิธียังใช้จุดศูนย์กลางของคลัสเตอร์สร้างแบบจำลองข้อมูล อย่างไรก็ตาม การจับกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k มีแนวโน้มจะได้คลัสเตอร์ผลลัพธ์ที่มีตำแหน่งขอบเขตใกล้เคียงกัน ในขณะที่ขั้นตอนวิธีหาค่าคาดหมายสูงสุดนั้นยอมให้คลัสเตอร์ผลลัพธ์มีรูปร่างที่แตกต่างกันได้
ขั้นตอนวิธีนี้ไม่มีอะไรเกี่ยวข้องกับขั้นตอนวิธีการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว ซึ่งเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่เป็นที่นิยมอีกอย่างหนึ่ง
คำอธิบาย

สมมติให้มีเซตของการสังเกต (x1, x2, …, xn) โดยแต่ละการสังเกตเป็นเวกเตอร์ค่าจริงใน d มิติ การจับกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k จะตัดแบ่งการสังเกตจำนวน n ครั้งให้เป็นข้อมูลจำนวน k ชุด (โดยที่ k น้อยกว่าหรือเท่ากับ n) ในเซต S = {S1, S2, …, Sk} ที่จะทำให้ค่าผลบวกกำลังสองภายในคลัสเตอร์ (within-cluster sum of squares; WCSS) มีค่าน้อยที่สุด. หรือพูดได้อีกอย่างว่า จุดประสงค์ของการจับกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k คือการหาผลลัพธ์ต่อไปนี้:
{\underset {\mathbf {S} }{\operatorname {arg\,min} }}\sum _{i=1}^{k}\sum _{\mathbf {x} \in S_{i}}\left\|\mathbf {x} -{\boldsymbol {\mu }}_{i}\right\|^{2}
โดยที่ μi เป็นค่าเฉลี่ยของจุดใน Si
ประวัติ

คำศัพท์ "k-means" ได้ถูกระบุใช้ครั้งแรกโดย James MacQueen ในปี พ.ศ. 2510, แม้ว่าแนวคิดเริ่มแรกจะเป็นของ Hugo Steinhaus ซึ่งเกิดขึ้นในปี พ.ศ. 2500 และขั้นตอนวิธีมาตรฐานนั้นก็ถูกเสนอขึ้นในปี พ.ศ. 2500 โดย Stuart Lloyd เพื่อเป็นเทคนิคสำหรับการกล้ำรหัสของพัลส์ อย่างไรก็ตามขั้นตอนวิธีไม่ได้ถูกเผยแพร่ออกไปจาก Bell Labs จนกระทั่งปี พ.ศ. 2525 ในปี พ.ศ. 2508 E.W.Forgy ได้ตีพิมพ์วิธีเดียวกันนี้เช่นกัน จึงทำให้บางครั้งวิธีนี้ถูกกล่าวถึงในชื่อ Lloyd-Forgy นอกจากนี้ได้มีการตีพิมพ์แบบฉบับที่มีการพัฒนาขึ้นไป โดย Hartigan and Wong ในปี พ.ศ. 2518 / 2522
ขั้นตอนวิธี > ขั้นตอนวิธีมาตรฐาน

ขั้นตอนวิธีที่ใช้มากที่สุดใช้แนวทางกระทำซ้ำการกลั่นกรอง (iterative refinement approach) และถูกเรียกว่า การจับกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k (k-means algorithm) หรือในบางครั้งสามารถพบในชื่อ Lloyd's algorithm โดยเฉพาะในวงการวิทยาการคอมพิวเตอร์
เริ่มด้วยเซตเริ่มต้นประกอบด้วยค่าเฉลี่ย k ค่า m1(1),…,mk(1) แล้วจากนั้นจะเป็นการทำซ้ำระหว่างสองขั้นตอน
S_{i}^{(t)}={\big \{}x_{p}:{\big \|}x_{p}-m_{i}^{(t)}{\big \|}^{2}\leq {\big \|}x_{p}-m_{j}^{(t)}{\big \|}^{2}\ \forall j,1\leq j\leq k{\big \}},
m_{i}^{(t+1)}={\frac {1}{|S_{i}^{(t)}|}}\sum _{x_{j}\in S_{i}^{(t)}}x_{j}
จากขั้นตอนข้างต้น ค่าที่ได้จะลู่เข้าหาค่าค่าหนึ่งและไม่มีการเปลี่ยนแปลงในการกำหนดค่าอีก และเนื่องจากทั้งสองขั้นตอนให้ค่า WCSS ที่เหมาะที่สุด และการเลือกแบ่งกลุ่มข้อมูลมีวิธีได้จำกัด ขั้นตอนวิธีนี้จะต้องลู่เข้าหาค่า local optimum ทั้งนี้ทั้งนั้นวิธีนี้ไม่สามารถรับประกันได้ว่าจะพบค่าที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้ หรือ global optimum
ขั้นตอนวิธีนี้ถูกใช้บ่อยเพื่อการแจกแจงสิ่งของไปยังกลุ่มที่ใกล้ที่สุดด้วยระยะห่าง ขั้นตอนวิธีมาตรฐานมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้ค่า WCSS มีค่าน้อยที่สุดที่เป็นไปได้ และใช้ค่ากำลังสองน้อยสุดกำหนดระยะห่าง ซึ่งก็คือ ค่ากำลังสองของระยะทางแบบยุคลิด อย่างไรก็ตาม การเลือกใช้ฟังก์ชันระยะห่างอื่น ๆ นอกเหนือไปจากค่ากำลังสองของระยะทางแบบยุคลิด อาจทำให้ขั้นตอนวิธีนี้ไม่เกิดการลู่เข้า นอกจากนี้มีการแก้ไขเพิ่มเติมของกระบวนการ (modifications of k-means) เช่น ค่าเฉลี่ย k แบบทรงกลม (spherical k-means) และ k-medoids เพื่อทำให้การคำนวณระยะห่างแบบอื่น ๆ ใช้กับขั้นตอนวิธีนี้ได้
ขั้นตอนวิธี > ขั้นตอนวิธีมาตรฐาน > วิธีการกำหนดค่าตั้งต้น

โดยทั่วไปแล้ว จะใช้วิธีของ Forgy และวิธีการตัดแบ่งแบบสุ่ม (Random Partition) เป็นวิธีการกำหนดค่าตั้งต้น
วิธีของ Forgy คือการเลือกข้อมูลการสังเกต k อย่างขึ้นมาแบบสุ่ม จากข้อมูลทั้งหมด แล้วใช้เป็นค่าเฉลี่ยเริ่มต้น ส่วนการตัดแบ่งข้อมูลแบบสุ่มนั้นจะเริ่มต้นด้วยการสุ่มจัดข้อมูลการสังเกตแต่ละอันไปอยู่ในกลุ่มใด ๆ และจากนั้นจะทำการปรับค่าตามขั้นตอนที่กล่าวไปแล้ว ดังนั้นค่าเฉลี่ยเริ่มต้นที่ได้จาการปรับค่าจะเป็นจุดเซนทรอยด์ (centroid) ของข้อมูลการสังเกตในแต่ละคลัสเตอร์ที่สร้างขึ้นมาแบบสุ่มนั่นเอง วิธีของ Forgy มีแนวโน้มที่จะกระจายค่าเฉลี่ยเริ่มต้น ในขณะที่การตัดแบ่งข้อมูลแบบสุ่มจะเลือกค่าเริ่มต้นที่ใกล้กับจุดกึ่งกลางของข้อมูลทั้งหมด นอกจากนี้ อ้างอิงจาก Hamerly และคณะ การตัดแบ่งข้อมูลแบบสุ่มที่เหมาะกับขั้นตอนวิธีการหา k-harmonic means และ fuzzy k-means มากกว่า ในทางกลับกัน สำหรับขั้นตอนวิธีหาค่าคาดหมายสูงสุด หรือขั้นตอนวิธีการหาค่าเฉลี่ย k แบบมาตรฐาน วิธีของ Forgy จะเป็นที่นิยมมากกว่า
ภาพสาธิตของขั้นตอนวิธีมาตรฐาน
1) เลือกค่าเฉลี่ยเริ่มต้น k (ในกรณีนี้ k=3) แบบสุ่มจากโดเมนข้อมูล
2) สร้างคลัสเตอร์ k กลุ่ม โดยการเชื่อมโยงทุกข้อมูลการสังเกตด้วยค่าเฉลี่ยที่ใกล้ที่สุด เส้นแบ่งในที่นี้แสดงให้เห็นแผนภาพของโวโรนอย (Voronoi diagram) ที่สร้างขึ้นจากค่าเฉลี่ย
3) จุดเซนทรอยด์ของแต่ละคลัสเตอร์กำหนดเป็นค่าเฉลี่ยค่าใหม่
4) ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 และ 3 จนกระทั่งค่ากลางของแต่ละคลัสเตอร์ไม่เปลี่ยนแปลง
เนื่องจากเป็นขั้นตอนวิธีแบบศึกษาสำนึก จึงไม่สามารถรับประกันได้ว่ากระบวนการนี้จะลู่เข้าหา global optimum และการจัดกลุ่มในตอนเริ่มต้น หรือการกำหนดค่าตั้งต้นจะมีผลอย่างมากต่อผลลัพธ์ อย่างไรก็ตามขั้นตอนวิธีนี้สามารถหาผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว จึงเป็นเรื่องปรกติที่จะทดสอบข้อมูลหลาย ๆ ครั้งด้วยเงื่อนไขเริ่มต้นที่แตกต่างกัน แต่ในกรณีที่เลวร้ายที่สุดค่าเฉลี่ย k (k-means) อาจจะลู่เข้าอย่างช้า ซึ่งมีความเป็นไปได้แม้แต่กับข้อมูลจำนวนน้อย ๆ และมีการแสดงอย่างเฉพาะเจาะจงว่า สำหรับในบางตัวอย่างข้อมูล ที่มีแค่สองมิติ การหาค่าเฉลี่ย k เป็นขั้นตอนวิธีเวลาแบบเลขชี้กำลัง (exponential time) หรือก็คือ 2Ω(n) ในการลู่เข้า ข้อมูลดังกล่าวเหมือนว่าจะไม่เกิดขึ้นในการปฏิบัติจริง จึงสามารถยืนยันได้ว่า เวลาที่ใช้ในการทำงานที่ปรับเรียบ (smoothed running time) ของขั้นตอนการหาค่าเฉลี่ย k เป็นเป็นฟังก์ชันพหุนาม
ขั้นตอนการกำหนดค่ามีอีกชื่อหนึ่งคือ ขั้นตอนการคาดหมาย (expectation step) และขั้นตอนการปรับค่าสามารถเรียกว่า ขั้นตอนการหาค่าสูงสุด maximization step ทำให้ขั้นตอนวิธีนี้เป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนวิธีหาค่าคาดหมายสูงสุดแบบทั่วไป (generalized expectation-maximization algorithm)
ขั้นตอนวิธี > ความซับซ้อน

เมื่อกล่าวถึงความซับซ้อนเชิงคำนวณ (computational complexity) การหาคำตอบที่เหมาะสม ในการแบ่งข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k สำหรับข้อมูลการสังเกต ใน d มิติ จะเป็น
ปัญหาเอ็นพีแบบยาก (NP-hard) ในปริภูมิแบบยุคลิดทั่วไป (Euclidean space) d แม้กระทั่งสำหรับ 2 กลุ่มข้อมูล
ปัญหาเอ็นพีแบบยาก (NP-hard) ในปริภูมิแบบยุคลิดทั่วไป (Euclidean space) d แม้กระทั่งสำหรับ 2 กลุ่มข้อมูล สำหรับจำนวนกลุ่มข้อมูล k แม้กระทั่งในระนาบ
ถ้ากำหนดค่า k และค่า d คงที่ จะสามารถแก้ปัญหาในเวลา  O(n^{dk+1}\log {n}) โดยที่ค่า n เป็นจำนวนข้อมูลทั้งหมด
ดังนั้น ประเภทของขั้นตอนวิธีแบบศึกษาสำนึก เช่น ขั้นตอนวิธีของ Lloyds จึงถูกใช้อย่างแพร่หลาย
เวลาที่ใช้ในการทำงานของขั้นตอนวิธีของ Lloyds จะอยู่ในรูป  O(nkdi) โดยที่ค่า n เป็นจำนวนของเวกเตอร์ข้อมูล ใน d มิติ ค่า k เป็นจำนวนของคลัสเตอร์ และค่า i เป็นจำนวนของการวนซ้ำจนกระทั่งผลลัพธ์ลู่เข้าและไม่เปลี่ยนแปลง สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นกลุ่มก้อน การวนซ้ำในจำนวนรอบน้อย ๆ ก็มักจะเห็นการลู่เข้า และผลลัพธ์จะดีขึ้นเพียงเล็กน้อยเท่านั้นหลังจากการวนซ้ำสิบกว่าครั้ง ดังนั้นขั้นตอนวีธีของ Lloyds ในทางปฏิบัติจะระบุว่ามีความซับซ้อนแบบเชิงเส้น
ส่วนต่อจากนี้จะเป็นความรู้เพิ่มเติมล่าสุดเกี่ยวกับพฤติกรรมความซับซ้อนของขั้นตอนวิธีนี้
ขั้นตอนวิธีการหาค่าเฉลี่ย k ของ Lloyd มีเวลาที่ใช้ในการทำงานปรับเรียบแบบพหุนาม แสดงให้เห็นว่า  สำหรับเซตของ n จุดใด ๆ ใน  [0,1]^{d} ถ้าแต่ละจุดจะเป็นรบกวนด้วยการแจกแจงปรกติด้วยค่าเฉลี่ย  0 และค่าความแปรปรวน  \sigma ^{2} จากนั้นเวลาที่ใช้ในการทำงานที่คาดหมายไว้ของขั้นตอนวิธีค่าเฉลี่ย k จะอยู่ในขอบเขต  O(n^{34}k^{34}d^{8}log^{4}(n)/\sigma ^{6}) ซึ่งจะเป็นพหุนามในรูป  n,  k,  d และ  1/\sigma
นอกจากนั้นเราสามารถระบุขอบเขตที่ดีขึ้นในกรณีที่เรียบง่าย ตัวอย่างเช่น เวลาที่ใช้ในการทำงานของขั้นตอนวิธีค่าเฉลี่ย k จะอยู่ในขอบเขต  O(dn^{4}M^{2}) สำหรับจุดข้อมูล  n จุดในแลตทิชจำนวนเต็ม (integer lattice)  \{1,\dots ,M\}^{d}