Original Title: Examining the Linkages of Technology Adoption Enablers in Context of Dairy Farming Using ISM-MICMAC Approach
Source: doi.org/10.36956/rwae.v4i4.887
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការពិនិត្យមើលទំនាក់ទំនងនៃកត្តាជំរុញការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាក្នុងបរិបទនៃការចិញ្ចឹមគោយកទឹកដោះដោយប្រើវិធីសាស្ត្រ ISM-MICMAC

ចំណងជើងដើម៖ Examining the Linkages of Technology Adoption Enablers in Context of Dairy Farming Using ISM-MICMAC Approach

អ្នកនិពន្ធ៖ Hans Kaushik (Department of Management, Faculty of Social Sciences, Dayalbagh Educational Institute, India), Rohit Rajwanshi (Department of Management, Faculty of Social Sciences, Dayalbagh Educational Institute, India)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2023, Research on World Agricultural Economy

វិស័យសិក្សា៖ Agribusiness

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ទោះបីជាប្រទេសឥណ្ឌាជាអ្នកផលិតទឹកដោះគោធំជាងគេក៏ដោយ វិស័យនេះនៅតែជួបប្រទះបញ្ហាទិន្នផលទាបក្នុងមួយក្បាល និងកង្វះការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យា។ ការសិក្សានេះចង់ដោះស្រាយបញ្ហានេះដោយស្វែងយល់ពីទំនាក់ទំនង និងការកសាងឋានានុក្រមនៃកត្តាដែលជំរុញឱ្យមានការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យា។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រផ្អែកលើមតិអ្នកជំនាញ និងការបង្កើតម៉ូដែលរចនាសម្ព័ន្ធដើម្បីវិភាគ និងចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Nominal Group Technique (NGT)
បច្ចេកទេសពិភាក្សាក្រុមអ្នកជំនាញ
ជៀសវាងភាពលម្អៀងនៃមតិបុគ្គល និងធានាបាននូវការចូលរួមស្មើៗគ្នា ដើម្បីបង្កើតកុងសង់ស៊ីស (ការឯកភាព)។ ទាមទារពេលវេលាច្រើនពីអ្នកជំនាញជាន់ខ្ពស់ និងផ្អែកលើការវិនិច្ឆ័យបែបអត្តនោម័តិរបស់អ្នកចូលរួម។ កំណត់បានកត្តាជំរុញ (Enablers) ចំនួន១២ សម្រាប់ការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាក្នុងការចិញ្ចឹមគោយកទឹកដោះ បន្ទាប់ពីឆ្លងកាត់២វគ្គពិភាក្សា។
Interpretive Structural Modeling (ISM)
ការធ្វើម៉ូដែលរចនាសម្ព័ន្ធបកស្រាយ
មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការរៀបចំបញ្ហាដែលស្មុគស្មាញឱ្យទៅជាម៉ូដែលឋានានុក្រមប្រកបដោយអត្ថន័យ និងភាពងាយយល់។ ខ្វះការផ្ទៀងផ្ទាត់តាមបែបស្ថិតិ (Statistical Validation) ដែលតម្រូវឱ្យមានវិធីសាស្ត្រផ្សេងដូចជា SEM មកបំពេញបន្ថែម។ បង្កើតបានម៉ូដែលឋានានុក្រម ៧កម្រិត ដោយរកឃើញថា បទពិសោធន៍ សម្ពាធការប្រកួតប្រជែង និងអក្ខរកម្មឌីជីថល គឺជាកត្តាជំរុញនៅកម្រិតមូលដ្ឋាន។
MICMAC Analysis
ការវិភាគចំណាត់ថ្នាក់ថាមពលពឹងផ្អែក និងការជំរុញ
ជួយបែងចែកអថេរជា៤ក្រុម (Autonomous, Dependent, Linkage, Independent) ធ្វើឱ្យងាយស្រួលក្នុងការរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រអាទិភាព។ ទទួលរងឥទ្ធិពលផ្ទាល់ពីកំហុសឆ្គង ឬភាពលម្អៀងពីទិន្នន័យម៉ាទ្រីសដំបូងរបស់ ISM។ បង្ហាញថា ចំណាប់អារម្មណ៍របស់អ្នកគ្រប់គ្រង និងការព្រមទទួលយកបច្ចេកវិទ្យា គឺជាអថេរពឹងផ្អែកខ្លាំងបំផុត ដែលត្រូវពង្រឹងកត្តាផ្សេងៗជាមុនសិនទើបវាអាចកើតមាន។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះមិនទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រធំដុំ ឬសំណុំទិន្នន័យស្មុគស្មាញឡើយ ប៉ុន្តែវាពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងទៅលើចំណេះដឹង និងបទពិសោធន៍របស់អ្នកជំនាញ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងបរិបទនៃប្រទេសឥណ្ឌា ដោយផ្តោតលើវិស័យចិញ្ចឹមគោយកទឹកដោះដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធសហករណ៍ និងបរិបទវប្បធម៌សាសនាជាក់លាក់ (ជំនឿលើសត្វគោរបស់សាសនាហិណ្ឌូ)។ ទិន្នន័យបានមកពីអ្នកជំនាញឥណ្ឌាតែ១០រូបប៉ុណ្ណោះ ដែលអាចឆ្លុះបញ្ចាំងតែពីស្ថានភាពក្នុងតំបន់របស់ពួកគេ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ដែលមានបរិបទវប្បធម៌ ទំហំទីផ្សារ និងកម្រិតនៃការអភិវឌ្ឍន៍វិស័យកសិកម្មខុសគ្នា ទិន្នន័យនេះចាំបាច់ត្រូវមានការវាយតម្លៃឡើងវិញជាមុនសិន។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះបីជាបរិបទនៃការសិក្សាស្ថិតនៅប្រទេសឥណ្ឌាក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃ និងរចនាសម្ព័ន្ធបញ្ហាគឺមានប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវកសិកម្មនៅកម្ពុជា។

ជារួម ការយល់ដឹងពីកត្តាដែលពឹងផ្អែកគ្នាទៅវិញទៅមកនេះ ជួយឱ្យអ្នកធ្វើគោលនយោបាយ និងសហគ្រិនកសិកម្មនៅកម្ពុជា អាចរៀបចំផែនការដាក់ពង្រាយបច្ចេកវិទ្យាបានចំគោលដៅ ប្រកបដោយនិរន្តរភាព និងកាត់បន្ថយហានិភ័យនៃការបរាជ័យ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះពីវិធីសាស្ត្រវិភាគ: និស្សិតគប្បីអានឯកសារណែនាំទាក់ទងនឹងរបៀបប្រើប្រាស់ Interpretive Structural Modeling (ISM) និង MICMAC ព្រមទាំងសាកល្បងប្រើប្រាស់កម្មវិធី SmartISM ឬបណ្ណាល័យ Python (NetworkX) ដើម្បីស្វែងយល់ពីរបៀបបង្កើតម៉ាទ្រីសទំនាក់ទំនង។
  2. កំណត់ប្រធានបទបញ្ហាក្នុងវិស័យកសិកម្មកម្ពុជា: ជ្រើសរើសបញ្ហាជាក់លាក់មួយ ឧទាហរណ៍៖ 'ឧបសគ្គនៃការប្រើប្រាស់ដ្រូនកសិកម្មនៅខេត្តបាត់ដំបង' ឬ 'ការទទួលយកប្រព័ន្ធស្រោចស្រពស័្វយប្រវត្តិ' បន្ទាប់មកធ្វើ Literature Review ដើម្បីប្រមូលកត្តាពាក់ព័ន្ធ (Variables)។
  3. រៀបចំកិច្ចពិភាក្សាក្រុមអ្នកជំនាញ (NGT): ទំនាក់ទំនងអញ្ជើញសាស្រ្តាចារ្យ កសិករជោគជ័យ ឬអ្នកជំនាញក្នុងវិស័យ ចំនួន ៥ ទៅ ១០រូប មកប្រជុំ ឬសម្ភាសន៍ដើម្បីចម្រាញ់បញ្ជីអថេរ និងធ្វើការវាយតម្លៃទំនាក់ទំនងជាគូ (Pairwise Comparisons) ថាតើកត្តា A មានឥទ្ធិពលលើកត្តា B ដែរឬទេ។
  4. បង្កើតម៉ូដែល និងវិភាគលទ្ធផល: បញ្ចូលទិន្នន័យពីអ្នកជំនាញទៅក្នុងម៉ូដែលដើម្បីរក Driving Power និង Dependence Power រួចគូរផែនទី MICMAC និងក្រាហ្វិក Digraph ដើម្បីកំណត់ឋានានុក្រមថាតើកត្តាណាជាឬសគល់ និងកត្តាណាជាផលវិបាក។
  5. ចងក្រងរបាយការណ៍ និងផ្តល់អនុសាសន៍ជាក់ស្តែង: សរសេរពន្យល់ពីលទ្ធផលនៃការវិភាគ ដើម្បីផ្តល់ជាផែនទីបង្ហាញផ្លូវ (Roadmap) ដល់អ្នកពាក់ព័ន្ធ ដូចជាអង្គការក្រៅរដ្ឋាភិបាល ឬស្ថាប័នរដ្ឋ ក្នុងការផ្តោតធនធានទៅលើការដោះស្រាយបញ្ហាគោល (ឧ. ការកសាងអក្ខរកម្មឌីជីថល) មុននឹងផ្សព្វផ្សាយលក់ឧបករណ៍។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Interpretive Structural Modeling (ISM) (ការធ្វើម៉ូដែលរចនាសម្ព័ន្ធបកស្រាយ) ជាវិធីសាស្ត្រគណិតវិទ្យា និងការវិភាគដែលប្រើប្រាស់គំនិតអ្នកជំនាញដើម្បីរៀបចំកត្តាស្មុគស្មាញផ្សេងៗឲ្យទៅជាម៉ូដែលឋានានុក្រមមានសណ្តាប់ធ្នាប់ បង្ហាញពីទំនាក់ទំនងឥទ្ធិពលពីមួយទៅមួយយ៉ាងច្បាស់លាស់។ ដូចជាការគូរផែនទីពង្សាវតារគ្រួសារ ដើម្បីដឹងថាអ្នកណាជាជីដូនជីតា (អ្នកបង្កើតកត្តាផ្សេងៗ) និងអ្នកណាជាចៅ (អ្នកទទួលឥទ្ធិពល)។
MICMAC Analysis (ការវិភាគចំណាត់ថ្នាក់ថាមពលពឹងផ្អែក និងការជំរុញ) ជាបច្ចេកទេសវិភាគដែលបែងចែកកត្តាផ្សេងៗជា៤ក្រុម (ឯករាជ្យ ពឹងផ្អែក តភ្ជាប់ និងស្វយ័ត) ដោយផ្អែកលើកម្លាំងដែលវាជះឥទ្ធិពលលើគេ និងកម្លាំងដែលវាទទួលរងឥទ្ធិពលពីគេ ដើម្បីងាយស្រួលរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រអាទិភាព។ ដូចជាការចាត់ថ្នាក់កីឡាករក្នុងក្រុមបាល់ទាត់ ដោយបែងចែកថាអ្នកណាជាអ្នកបញ្ជូនបាល់ (អ្នកជំរុញ) និងអ្នកណាជាអ្នកចាំស៊ុតបញ្ចូលទី (អ្នកពឹងផ្អែក)។
Nominal Group Technique (NGT) (បច្ចេកទេសពិភាក្សាក្រុមអ្នកជំនាញ) ជាដំណើរការប្រមូលគំនិត និងធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តជាក្រុម ដោយតម្រូវឲ្យសមាជិកម្នាក់ៗបញ្ចេញមតិជាសម្ងាត់ ឬតាមវេន រួចធ្វើការបោះឆ្នោត ដើម្បីជៀសវាងការគាបសង្កត់ពីអ្នកមានអំណាច ឬអ្នកដែលនិយាយច្រើនជាងគេនៅក្នុងបន្ទប់។ ដូចជាការបោះឆ្នោតជ្រើសរើសប្រធានថ្នាក់ដោយសរសេរឈ្មោះលើក្រដាសជាសម្ងាត់ ដើម្បីឲ្យសិស្សគ្រប់រូបអាចបញ្ចេញមតិដោយស្មើភាពនិងគ្មានការភ័យខ្លាច។
Precision Dairy Farming (ការចិញ្ចឹមគោយកទឹកដោះបែបសុក្រឹត) ជាការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាទំនើបៗដូចជា សេនស័រ (Sensors) និងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ ដើម្បីតាមដានសុខភាព ការបំបៅ និងផលិតភាពរបស់សត្វគោនីមួយៗឲ្យបានលម្អិត និងច្បាស់លាស់បំផុត ដើម្បីបង្កើនទិន្នផលនិងកាត់បន្ថយការខ្ជះខ្ជាយ។ ដូចជាការបំពាក់នាឡិកាឆ្លាតវៃ (Smartwatch) ឲ្យសត្វគោនីមួយៗ ដើម្បីដឹងថាពួកវាដើរបានប៉ុន្មានជំហាន គេងបានប៉ុន្មានម៉ោង និងមានសុខភាពល្អកម្រិតណាជារៀងរាល់ថ្ងៃ។
Technology Self-efficacy (ការជឿជាក់លើសមត្ថភាពប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា) គឺជាជំនឿចិត្ត និងការវាយតម្លៃរបស់បុគ្គលម្នាក់ៗ (ដូចជាកសិករ) ទៅលើសមត្ថភាពរបស់ខ្លួនឯងក្នុងការរៀនសូត្រ គ្រប់គ្រង និងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យាថ្មីៗបានដោយជោគជ័យ។ ដូចជាអារម្មណ៍ក្លាហាន និងជឿជាក់របស់មនុស្សចាស់ម្នាក់ ពេលកាន់ទូរស័ព្ទស្មាតហ្វូនថ្មី ដោយជឿថាខ្លួនប្រាកដជាអាចរៀនលេងហ្វេសប៊ុកបានដោយមិនចាំបាច់ពឹងកូនចៅ។
Reachability Matrix (ម៉ាទ្រីសនៃភាពអាចឈានដល់) នៅក្នុងវិធីសាស្ត្រ ISM វាគឺជាតារាងគណិតវិទ្យាដែលបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងប្រយោល (Transitivity) រវាងកត្តាផ្សេងៗ ដោយបញ្ជាក់ថាបើសិនកត្តា A ជះឥទ្ធិពលដល់ B ហើយ B ជះឥទ្ធិពលដល់ C នោះ A ក៏អាចឈានទៅជះឥទ្ធិពលដល់ C ផងដែរ។ ដូចជាច្បាប់នៃការចម្លងជំងឺ បើអ្នកជំងឺ A ចម្លងទៅ B ហើយ B ចម្លងទៅ C នោះតារាងនេះនឹងបង្ហាញថា A គឺជាប្រភពដើមដែលអាចចម្លងទៅដល់ C។
RFID Tags (ស្លាកសញ្ញាសម្គាល់តាមរលកវិទ្យុ) ជាឧបករណ៍អេឡិចត្រូនិកតូចៗដែលបំពាក់លើត្រចៀក ឬករបស់សត្វគោ ដែលផ្ទុកបន្ទះឈីបសម្រាប់បញ្ជូនទិន្នន័យអត្តសញ្ញាណ និងទីតាំងរបស់សត្វគោទៅកាន់ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រតាមរយៈរលកវិទ្យុដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ដូចជាកាតគ្រីសម៉ូតូ ឬផ្លាកលេខឡានឆ្លាតវៃ ដែលម៉ាស៊ីនអាចស្កេនដឹងអត្តសញ្ញាណភ្លាមៗនៅពេលបើកកាត់ ដោយមិនបាច់ឈប់ដើម្បីចុះឈ្មោះ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖