បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះមានគោលបំណងស៊ើបអង្កេតទំនាក់ទំនងរវាងអាកប្បកិរិយាចំពោះមុខវិជ្ជាអាជីព និងបច្ចេកវិទ្យា ជាមួយនឹងអាកប្បកិរិយាផ្នែកបច្ចេកវិទ្យានិងសហគ្រិនភាពរបស់សិស្សវិទ្យាល័យ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះត្រូវបានអនុវត្តដោយប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវបែបសហសម្ព័ន្ធ (Correlational research) តាមរយៈការធ្វើម៉ូដែលសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ (Structural equation modeling)។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Measurement Model Evaluation (PLS-SEM) ការវាយតម្លៃម៉ូដែលរង្វាស់ (Measurement Model) |
ធានាបាននូវភាពជឿជាក់និងសុពលភាពនៃឧបករណ៍វាស់ស្ទង់ (កម្រងសំណួរ) មុននឹងធ្វើការសាកល្បងសម្មតិកម្ម ដោយប្រើប្រាស់សូចនាករច្បាស់លាស់។ | ទាមទារឱ្យមានការលុបចោលទិន្នន័យ ឬកម្រងសំណួរមួយចំនួនប្រសិនបើអ្នកឆ្លើយមិនបានឆ្លើយត្រឹមត្រូវ ដែលអាចប៉ះពាល់ដល់ទំហំសំណាក។ | តម្លៃ Cronbach's Alpha និង Composite Reliability ធំជាង 0.7 សម្រាប់គ្រប់កត្តា ដែលបង្ហាញពីភាពជឿជាក់ខ្ពស់នៃឧបករណ៍វាស់ស្ទង់។ |
| Structural Model Evaluation (PLS-SEM) ការវាយតម្លៃម៉ូដែលរចនាសម្ព័ន្ធ (Structural Model) |
អាចវាស់ស្ទង់ទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញរវាងអថេរច្រើនក្នុងពេលតែមួយ និងមិនសូវរឹតត្បិតលើការបែងចែកទិន្នន័យ (Data distribution) បើធៀបនឹងវិធីសាស្ត្រផ្សេង។ | ត្រូវការចំណេះដឹងផ្នែកស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីបកស្រាយលទ្ធផលឱ្យបានត្រឹមត្រូវ ជាពិសេសតម្លៃ Path Coefficients និង T-statistics។ | សម្មតិកម្មទាំងអស់ត្រូវបានគាំទ្រ ជាមួយនឹងកម្រិតសារៈសំខាន់ 0.001 (តម្លៃ t-statistic ខ្ពស់ជាង 1.96) បង្ហាញពីទំនាក់ទំនងវិជ្ជមានខ្លាំង។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកជាចម្បងលើការប្រមូលទិន្នន័យតាមរយៈកម្រងសំណួរ និងការប្រើប្រាស់កម្មវិធីស្ថិតិសម្រាប់វិភាគ ដោយមិនទាមទារផ្នែករឹង (Hardware) កម្រិតខ្ពស់នោះទេ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងតំបន់ទីមួយនៃទីក្រុង Tabriz ប្រទេសអ៊ីរ៉ង់ ដោយផ្តោតលើសិស្សអនុវិទ្យាល័យថ្នាក់ទី៧ ទី៨ និងទី៩។ ទិន្នន័យនេះឆ្លុះបញ្ចាំងពីបរិបទវប្បធម៌ និងប្រព័ន្ធអប់រំរបស់ប្រទេសអ៊ីរ៉ង់ ដែលអាចមានភាពខុសគ្នាខ្លះពីប្រទេសកម្ពុជា។ យ៉ាងណាមិញ វាផ្តល់ជារបកគំហើញដ៏សំខាន់សម្រាប់កម្ពុជាក្នុងការយល់ដឹងពីឥទ្ធិពលនៃការអប់រំបច្ចេកវិទ្យាទៅលើផ្នត់គំនិតសហគ្រិនភាពរបស់យុវជនវ័យក្មេង។
វិធីសាស្ត្រ និងការរកឃើញនៃការសិក្សានេះមានសារៈសំខាន់ និងអាចយកមកអនុវត្តបាននៅក្នុងបរិបទនៃការកែទម្រង់ប្រព័ន្ធអប់រំនៅប្រទេសកម្ពុជា។
ការយល់ដឹងពីកត្តាអាកប្បកិរិយាអាចជួយអ្នកអប់រំនៅកម្ពុជារៀបចំវិធីសាស្ត្របង្រៀនឱ្យកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព ដើម្បីរៀបចំសិស្សឱ្យរួចរាល់សម្រាប់ទីផ្សារការងារក្នុងយុគសម័យសេដ្ឋកិច្ចឌីជីថល។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Structural equation modeling | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិមួយប្រភេទដែលផ្សំគ្នារវាងការវិភាគកត្តា និងការវិភាគតំរែតំរង់ ដើម្បីវាស់ស្ទង់ទំនាក់ទំនងដ៏ស្មុគស្មាញរវាងអថេរដែលយើងមិនអាចវាស់បានផ្ទាល់ (ដូចជាអាកប្បកិរិយា) ជាមួយនឹងសូចនាករដែលយើងអាចវាស់បាន (ដូចជាចម្លើយក្នុងកម្រងសំណួរ) ក្នុងពេលតែមួយ។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ប្លង់ផ្ទះ និងកម្លាំងសសរ ដើម្បីគណនា និងព្យាករណ៍ថាតើអាគារទាំងមូលអាចទ្រទម្ងន់បានកម្រិតណា។ |
| Self-efficacy | គឺជាជំនឿទុកចិត្ត ឬការវាយតម្លៃរបស់បុគ្គលម្នាក់ៗទៅលើសមត្ថភាពខ្លួនឯង ថាតើពួកគេមានលទ្ធភាពអាចធ្វើសកម្មភាព ឬដោះស្រាយបញ្ហាអ្វីមួយបានជោគជ័យកម្រិតណា ឧទាហរណ៍ ការរៀនមុខវិជ្ជាបច្ចេកវិទ្យាថ្មីៗ។ | ដូចជាការជឿជាក់លើកម្លាំងនិងបច្ចេកទេសរបស់ខ្លួនឯង មុនពេលរត់លោតផ្លោះរនាំងក្នុងកីឡាអត្តពលកម្ម។ |
| Self-regulation | ជាសមត្ថភាពរបស់សិស្សក្នុងការគ្រប់គ្រងអារម្មណ៍ គំនិត និងអាកប្បកិរិយារបស់ខ្លួនឯងដោយឯករាជ្យ ដើម្បីរៀបចំផែនការ ផ្តោតអារម្មណ៍ និងជម្នះឧបសគ្គឆ្ពោះទៅរកការសម្រេចគោលដៅសិក្សា។ | ដូចជាប្រព័ន្ធហ្វ្រាំង និងចង្កូតរថយន្ត ដែលជួយអ្នកបើកបរគ្រប់គ្រងល្បឿន និងទិសដៅទៅកាន់គោលដៅដោយសុវត្ថិភាពទោះផ្លូវលំបាកយ៉ាងណាក៏ដោយ។ |
| Proportional random sampling | ជាវិធីសាស្ត្រជ្រើសរើសអ្នកចូលរួមក្នុងការស្រាវជ្រាវ ដោយបែងចែកប្រជាជនជាក្រុមៗ (ឧទាហរណ៍ ថ្នាក់ទី៧ ទី៨ និងទី៩) រួចចាប់ឆ្នោតជ្រើសរើសដោយចៃដន្យក្នុងចំនួនសមាមាត្រទៅនឹងទំហំសរុបនៃក្រុមនីមួយៗ ដើម្បីធានាភាពតំណាងពិតប្រាកដ។ | ដូចជាការជ្រើសរើសតំណាងសិស្សពីគ្រប់ថ្នាក់ ដោយថ្នាក់ដែលមានសិស្សច្រើន ត្រូវបានជ្រើសរើសតំណាងច្រើនជាងគេ ដើម្បីធានាភាពយុត្តិធម៌។ |
| Measurement model | ជាដំណាក់កាលមួយនៃការវិភាគស្ថិតិ ដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីត្រួតពិនិត្យ និងបញ្ជាក់ថាតើកម្រងសំណួរ ឬឧបករណ៍វាស់ស្ទង់ពិតជាមានភាពសុក្រឹត (Validity) និងអាចជឿទុកចិត្តបាន (Reliability) ឬទេ មុននឹងយកទិន្នន័យនោះទៅទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋាន។ | ដូចជាការថ្លឹងនិងតម្រូវជញ្ជីងឱ្យបានត្រឹមត្រូវសិន មុននឹងយកវាទៅថ្លឹងទម្ងន់ទំនិញដើម្បីលក់។ |
| Cronbach’s alpha | ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលបង្ហាញពីកម្រិតនៃភាពជឿជាក់នៃកម្រងសំណួរ ដោយបញ្ជាក់ថាតើសំណួរទាំងអស់នៅក្នុងក្រុមតែមួយ ពិតជាកំពុងវាស់ស្ទង់ទៅលើអត្ថន័យតែមួយដូចគ្នា ឬមានភាពស៊ីចង្វាក់គ្នាដែរឬទេ។ | ដូចជាការសួរគ្រូពេទ្យ៣នាក់ពីជំងឺតែមួយ ហើយពួកគេទាំង៣នាក់ធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យឃើញលទ្ធផលដូចគ្នា ដែលបង្ហាញថាឧបករណ៍ធ្វើតេស្តនោះអាចទុកចិត្តបាន។ |
| Least squares method | ជាបច្ចេកទេសគណិតវិទ្យា និងស្ថិតិដែលព្យាយាមស្វែងរកបន្ទាត់មួយដែលកាត់តាមចំណុចទិន្នន័យទាំងអស់បានល្អបំផុត (Best fit) ដោយកាត់បន្ថយគម្លាតនៃកំហុសរវាងទិន្នន័យជាក់ស្តែង និងទិន្នន័យដែលបានព្យាករណ៍ឱ្យនៅតិចបំផុត។ | ដូចជាការគូសបន្ទាត់ត្រង់មួយនៅកណ្តាលហ្វូងចំនុចពពក ដើម្បីរកមើលនិន្នាការរួមនៃទីតាំងរបស់ចំនុចទាំងនោះ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
