បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះស៊ើបអង្កេតពីរបៀបដែលលទ្ធផលសិក្សាខ្សោយរបស់សិស្សលើមុខវិជ្ជាគំនូរបច្ចេកទេសនិងវិស្វកម្ម (Technical and Engineering Drawing) ធ្វើឱ្យរារាំងដល់មហិច្ឆតាក្នុងការបន្តអាជីពក្នុងវិស័យវិស្វកម្ម និងការអប់រំបច្ចេកទេស និងវិជ្ជាជីវៈ (TVE) នៅក្នុងរដ្ឋ Adamawa ប្រទេសនីហ្សេរីយ៉ា។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវតាមបែបស្ទង់មតិ ដោយប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យពីសិស្សានុសិស្ស និងគ្រូបង្រៀននៅមហាវិទ្យាល័យបច្ចេកទេស។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Descriptive Statistics (Mean & Standard Deviation) ស្ថិតិពិពណ៌នា (មធ្យមភាគ និងគម្លាតស្តង់ដារ) |
ងាយស្រួលយល់ និងអាចបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ពីកម្រិតនៃការយល់ឃើញ ឬនិន្នាការទូទៅរបស់អ្នកចូលរួមទាក់ទងនឹងកត្តារារាំងផ្សេងៗ។ វាស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យពីកម្រងសំណួរ (Likert Scale)។ | មិនអាចបញ្ជាក់ពីភាពខុសគ្នាយ៉ាងសំខាន់តាមបែបវិទ្យាសាស្ត្ររវាងក្រុមគោលដៅផ្សេងៗគ្នា (ឧទាហរណ៍ រវាងគ្រូ និងសិស្ស) ថាតើវាគ្រាន់តែជាការចៃដន្យឬយ៉ាងណា។ | កំណត់អត្តសញ្ញាណបានយ៉ាងច្បាស់នូវកត្តាចម្បងៗដែលរារាំងការសិក្សា ដូចជាកង្វះបន្ទប់គំនូរ និងការដាច់ភ្លើង (ទទួលបានពិន្ទុមធ្យមភាគខ្ពស់រហូតដល់ ៣.៩៧ លើ ៥.០០)។ |
| Inferential Statistics (Student's t-test) ស្ថិតិអនុមាន (តេស្ត t របស់សិស្ស) |
អាចផ្ទៀងផ្ទាត់សម្មតិកម្ម (Hypothesis testing) និងបញ្ជាក់តាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រថា តើមានភាពខុសគ្នាយ៉ាងមានអត្ថន័យរវាងក្រុមពីរ (សិស្ស និង គ្រូ) ដែរឬទេ។ | ទាមទារឱ្យមានទំហំគំរូត្រឹមត្រូវ និងទាមទារការសន្មត់លើទិន្នន័យថាមានការចែកចាយបែបប្រក្រតី (Normal distribution) ដែលអាចស្មុគស្មាញសម្រាប់អ្នកមិនមានជំនាញស្ថិតិ។ | បញ្ជាក់ថាគ្មានភាពខុសគ្នាយ៉ាងមានអត្ថន័យ (No significant difference) រវាងការវាយតម្លៃរបស់សិស្ស និងគ្រូឡើយ ដោយតម្លៃ t-calculated (០.៤១, ០.២០, ១.១០) សុទ្ធតែតូចជាងតម្លៃ t-tabulated នៅក្នុងសម្មតិកម្មទាំង៣។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះផ្អែកលើការប្រមូលទិន្នន័យតាមរយៈកម្រងសំណួរ និងមិនតម្រូវឱ្យមានធនធានបច្ចេកវិទ្យាខ្ពស់ក្នុងការវិភាគនោះទេ ប៉ុន្តែវាបានគូសបញ្ជាក់ពីកង្វះខាតធនធានហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធចាំបាច់សម្រាប់សាលារៀន។
ការស្រាវជ្រាវនេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងរដ្ឋ Adamawa ប្រទេសនីហ្សេរីយ៉ា ដោយផ្តោតលើមហាវិទ្យាល័យបច្ចេកទេសចំនួន ៣ តែប៉ុណ្ណោះ។ ទិន្នន័យនេះអាចមានភាពលំអៀងទៅលើបរិបទសេដ្ឋកិច្ច ប្រព័ន្ធអប់រំ និងវប្បធម៌នៃតំបន់អាហ្វ្រិក ដែលអាចខុសគ្នាពីតំបន់អាស៊ីអាគ្នេយ៍។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បញ្ហាប្រឈមនៃប្រព័ន្ធអប់រំដូចជា កង្វះខាតសម្ភារៈ ការដាច់ចរន្តអគ្គិសនី និងប្រវត្តិសិក្សាខ្សោយរបស់សិស្ស គឺមានលក្ខណៈស្រដៀងគ្នាយ៉ាងខ្លាំងទៅនឹងបញ្ហានៅតាមសាលាបណ្តុះបណ្តាលបច្ចេកទេសតំបន់ជនបទ ឬខេត្តដាច់ស្រយាលក្នុងប្រទេសកម្ពុជា ដែលធ្វើឱ្យរបកគំហើញនេះមានតម្លៃសម្រាប់ការសិក្សាប្រៀបធៀប។
លទ្ធផលនៃការស្រាវជ្រាវនេះមានសារៈសំខាន់ និងអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងល្អសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍវិស័យអប់រំបច្ចេកទេស និងវិជ្ជាជីវៈ (TVET) នៅប្រទេសកម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណរនាំងឧបសគ្គរបស់សិស្ស។
សរុបមក ការស្វែងយល់ពីកត្តាដែលរារាំងលទ្ធផលសិក្សាមុខវិជ្ជាបច្ចេកទេស នឹងជួយដល់ស្ថាប័នអប់រំកម្ពុជាក្នុងការកែលម្អបរិស្ថានសិក្សា ដើម្បីជំរុញឱ្យយុវជនកាន់តែច្រើនចាប់យកអាជីពវិស្វកម្ម ឆ្លើយតបនឹងតម្រូវការទីផ្សារការងារ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Technical and Engineering Drawing (T.E.D.) (គំនូរបច្ចេកទេស និងវិស្វកម្ម) | វាជាមុខវិជ្ជាមូលដ្ឋានគ្រឹះក្នុងវិស័យវិស្វកម្ម ដែលបង្រៀនសិស្សពីរបៀបគូរប្លង់ ឬរូបភាពលម្អិតនៃម៉ាស៊ីន អគារ ឬគ្រឿងបន្លាស់ផ្សេងៗតាមខ្នាតស្តង់ដារ ដើម្បីឱ្យជាង ឬវិស្វករអាចយកទៅសាងសង់ ឬផលិតបានពិតប្រាកដ។ | ដូចជាការគូសផែនទីបង្ហាញផ្លូវយ៉ាងលម្អិត ដើម្បីឱ្យអ្នកសាងសង់ដឹងច្បាស់ថាត្រូវធ្វើផ្ទះឬម៉ាស៊ីននោះដោយរបៀបណា និងទំហំប៉ុនណាពិតប្រាកដ។ |
| Technical and Vocational Education (TVE) (ការអប់រំបច្ចេកទេស និងវិជ្ជាជីវៈ) | ប្រព័ន្ធអប់រំដែលផ្តោតលើការបណ្តុះបណ្តាលជំនាញអនុវត្តជាក់ស្តែងសម្រាប់ការងារ (ដូចជា ជាងជួសជុលម៉ាស៊ីន ជាងអគ្គិសនី ឬកសិកម្ម) ជាជាងការរៀនទ្រឹស្តីទូទៅ ដើម្បីត្រៀមខ្លួនចូលទីផ្សារការងារ។ | ដូចជាការចូលសាលារៀនពីរបៀបជួសជុលកង់ផ្ទាល់ដៃ ជាជាងគ្រាន់តែអានសៀវភៅពីប្រវត្តិសាស្រ្តនៃការបង្កើតកង់។ |
| Career aspirations (មហិច្ឆតាអាជីព) | គោលដៅ ក្តីស្រមៃ ឬចំណង់ចំណូលចិត្តរយៈពេលវែងរបស់បុគ្គលម្នាក់ៗចំពោះការងារ ឬជំនាញវិជ្ជាជីវៈដែលពួកគេចង់សម្រេចបាននាពេលអនាគត។ | ដូចជាក្តីស្រមៃរបស់ក្មេងម្នាក់ដែលប្រាថ្នាចង់ក្លាយជាវិស្វករសាងសង់ស្ពានដ៏ល្បីល្បាញនៅពេលអនាគត។ |
| Null hypothesis (H0) (សម្មតិកម្មសូន្យ) | ក្នុងការស្រាវជ្រាវគណិតវិទ្យាឬស្ថិតិ វាជាការសន្មត់ជាបឋមថា "គ្មានទំនាក់ទំនង" ឬ "គ្មានភាពខុសគ្នា" រវាងកត្តាពីរដែលយើងកំពុងសិក្សានោះទេ រហូតទាល់តែមានទិន្នន័យបញ្ជាក់ថាវាខុសពីនេះ។ | ដូចជាច្បាប់តុលាការដែលសន្មត់ថាជនសង្ស័យ "គ្មានទោស" រហូតទាល់តែមានភស្តុតាងរឹងមាំបញ្ជាក់ថាគាត់ពិតជាបានប្រព្រឹត្តកំហុសមែន។ |
| t-test (តេស្ត t) | វិធីសាស្រ្តស្ថិតិមួយដែលគេប្រើដើម្បីប្រៀបធៀបតម្លៃមធ្យមភាគនៃក្រុមពីរផ្សេងគ្នា (ឧទាហរណ៍ ការយល់ឃើញរបស់គ្រូ និងការយល់ឃើញរបស់សិស្ស) ដើម្បីចង់ដឹងថាភាពខុសគ្នានោះពិតជាមានអត្ថន័យតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រ ឬគ្រាន់តែជាការចៃដន្យ។ | ដូចជាការថ្លឹងទម្ងន់ផ្លែប៉ោមពីរធុង ដើម្បីទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានថាធុងមួយពិតជាធ្ងន់ជាងធុងមួយទៀតមែន ឬក៏វាមើលទៅខុសគ្នាតិចតួចដោយសារការថ្លឹងរៀងដៃប៉ុណ្ណោះ។ |
| Level of significance (កម្រិតនៃភាពសំខាន់ ឬកម្រិតអត្ថន័យស្ថិតិ) | ជាកម្រិតភាគរយ (ជាទូទៅគេយក 0.05 ឬ 5%) ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវកំណត់ដើម្បីវាស់ស្ទង់ថាតើលទ្ធផលដែលរកឃើញអាចទុកចិត្តបានកម្រិតណា។ បើប្រូបាប៊ីលីតេនៃកំហុសតូចជាង 5% គេចាត់ទុកថាលទ្ធផលនោះអាចយកជាការបាន (significant)។ | ដូចជាការកំណត់ថាអ្នកអាចបាញ់ព្រួញខុសគោលដៅបានយ៉ាងច្រើនបំផុតត្រឹមតែ ៥ គ្រាប់ប៉ុណ្ណោះក្នុងចំណោម ១០០ គ្រាប់ បើខុសលើសពីនេះចាត់ទុកថាការធ្វើតេស្តរបស់អ្នកធ្លាក់។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
