Original Title: A Holistic Investigation of the Relationship between Digital Addiction and Academic Achievement among Students
Source: doi.org/10.3390/ejihpe13100143
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការស៊ើបអង្កេតរួមអំពីទំនាក់ទំនងរវាងការញៀនប្រព័ន្ធឌីជីថល និងសមិទ្ធផលសិក្សាក្នុងចំណោមសិស្ស

ចំណងជើងដើម៖ A Holistic Investigation of the Relationship between Digital Addiction and Academic Achievement among Students

អ្នកនិពន្ធ៖ Tijen Tülübaş (Faculty of Education, Kutahya Dumlupınar University, Türkiye), Turgut Karakose (Faculty of Education, Kutahya Dumlupınar University, Türkiye), Stamatios Papadakis (Department of Education, University of Crete, Greece)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2023, European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education

វិស័យសិក្សា៖ Education and Health Psychology

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះពិនិត្យមើលពីកង្វះខាតនៃការស៊ើបអង្កេតរួមស្តីពីការវិវត្តនៃវិស័យស្រាវជ្រាវទាក់ទងនឹងទំនាក់ទំនងរវាងការញៀនប្រព័ន្ធឌីជីថល (Digital Addiction) និងសមិទ្ធផលសិក្សា (Academic Achievement) របស់សិស្ស។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានធ្វើការវិភាគរួមបញ្ចូលគ្នារវាងការវិភាគទិន្នន័យឯកសារបោះពុម្ពផ្សាយ និងការគូសផែនទីវិទ្យាសាស្ត្រ ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យ Web of Science (WoS) ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Bibliometric Performance Analysis
ការវិភាគលើទិន្នន័យឯកសារបោះពុម្ពផ្សាយ
ផ្តល់ទិដ្ឋភាពទូទៅយ៉ាងច្បាស់លាស់អំពីបរិមាណ ការលូតលាស់ និងឥទ្ធិពលរបស់អ្នកនិពន្ធ ទស្សនាវដ្តី និងប្រទេសនានាក្នុងវិស័យស្រាវជ្រាវនេះ។ មិនបានបង្ហាញពីការវិវត្តនៃទំនាក់ទំនងប្រធានបទស៊ីជម្រៅ ឬបម្រែបម្រួលនៃគំនិតបច្ចេកទេសតាមពេលវេលានោះទេ។ បង្ហាញថាប្រទេសចិន និងសហរដ្ឋអាមេរិកជាប្រទេសនាំមុខគេ ហើយការបោះពុម្ពផ្សាយបានកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំងជាពិសេសពីឆ្នាំ ២០១៨ ដល់ ២០២២។
Science Mapping Analysis (SciMAT)
ការវិភាគការគូសផែនទីវិទ្យាសាស្ត្រ
បង្ហាញពីការវិវត្តនៃប្រធានបទតាមដំណាក់កាលពេលវេលា និងទំនាក់ទំនងរវាងបណ្តុំពាក្យគន្លឹះ (Keywords) បានយ៉ាងលម្អិតតាមរយៈដ្យាក្រាម។ ទាមទារការរៀបចំ និងសម្អាតទិន្នន័យច្រើន (ដូចជាការចងក្រងពាក្យគន្លឹះស្រដៀងគ្នាបញ្ចូលគ្នាដោយដៃ) និងត្រូវការជំនាញខ្ពស់ក្នុងការបកស្រាយផែនទីប្រធានបទ។ បានរកឃើញការផ្លាស់ប្តូរចំណាប់អារម្មណ៍ស្រាវជ្រាវពីការញៀនស្មាតហ្វូននៅក្នុងដំណាក់កាលដំបូង ទៅកាន់ការញៀនបណ្តាញសង្គម និងកត្តាគ្រួសារក្នុងដំណាក់កាលចុងក្រោយ។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកជាចម្បងលើការប្រើប្រាស់កម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យឯកសារ និងសិទ្ធិចូលប្រើប្រាស់មូលដ្ឋានទិន្នន័យស្រាវជ្រាវអន្តរជាតិកម្រិតខ្ពស់។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះប្រមូលទិន្នន័យផ្តាច់មុខតែពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យ Web of Science (WoS) និងជ្រើសរើសយកតែអត្ថបទជាភាសាអង់គ្លេស ដោយផាត់ចោលសៀវភៅ ឬអត្ថបទក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យផ្សេងទៀត (ដូចជា Scopus ជាដើម)។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការវិភាគនេះអាចមានកម្រិត ដោយសារការស្រាវជ្រាវក្នុងស្រុកជាភាសាខ្មែរ ឬការបោះពុម្ពដែលមិនទាន់ឈានដល់ស្តង់ដារអន្តរជាតិ WoS មិនត្រូវបានរាប់បញ្ចូលនោះទេ ដែលទាមទារឱ្យមានការសិក្សាបន្ថែមក្នុងបរិបទសង្គមខ្មែរផ្ទាល់។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រ និងរបកគំហើញនៃការសិក្សានេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់វិស័យអប់រំនៅកម្ពុជា ស្របពេលដែលការប្រើប្រាស់បណ្តាញសង្គម និងស្មាតហ្វូនរបស់យុវជនកំពុងកើនឡើងយ៉ាងគំហុក។

ជារួម ការស្វែងយល់ពីនិន្នាការ និងកត្តាជម្រុញនៃការញៀនប្រព័ន្ធឌីជីថល នឹងជួយស្ថាប័នពាក់ព័ន្ធនៅកម្ពុជាក្នុងការកសាងយុទ្ធសាស្ត្រទប់ស្កាត់ ដើម្បីលើកកម្ពស់សមត្ថភាព និងសុខុមាលភាពសិក្សារបស់យុវជនក្នុងយុគសម័យឌីជីថល។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះពី Bibliometrics: ស្វែងយល់ពីគោលគំនិតនៃការវិភាគទិន្នន័យឯកសារបោះពុម្ពផ្សាយ និងការប្រើប្រាស់មូលដ្ឋានទិន្នន័យធំៗដូចជា Web of Science, ScopusGoogle Scholar ដើម្បីទាញយកទិន្នន័យគន្ថនិទ្ទេស។
  2. ដំឡើង និងរៀនប្រើប្រាស់កម្មវិធីវិភាគ: ទាញយកកម្មវិធី SciMAT (សម្រាប់វិភាគតាមដំណាក់កាលពេលវេលា) ឬ VOSviewer (ឧបករណ៍ពេញនិយមនិងងាយស្រួលជាងសម្រាប់ការគូសផែនទីវិទ្យាសាស្ត្រ) និងរៀនពីរបៀបបញ្ចូលទិន្នន័យ។
  3. រៀបចំ និងសម្អាតទិន្នន័យ: អនុវត្តការស្រាវជ្រាវប្រមូលទិន្នន័យដោយប្រើប្រាស់ខ្សែអក្សរពាក្យគន្លឹះ (Keyword strings) ជាក់លាក់ និងធ្វើការច្រោះទិន្នន័យដោយដៃដើម្បីបង្រួមពាក្យដែលមានន័យស្រដៀងគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ បញ្ចូលពាក្យ mobile phone និង smartphone តែមួយ)។
  4. បង្កើត និងបកស្រាយដ្យាក្រាមយុទ្ធសាស្ត្រ: ដំណើរការវិភាគដើម្បីបង្កើតដ្យាក្រាមយុទ្ធសាស្ត្រ (Strategic diagrams) រួចវាយតម្លៃប្រធានបទដែលស្ថិតក្នុងតំបន់ Motor Themes (សក្តានុពលខ្ពស់) ដើម្បីកំណត់ចន្លោះប្រហោងនៃការស្រាវជ្រាវ សម្រាប់រៀបចំប្រធានបទគម្រោងសារណារបស់ខ្លួន។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Bibliometric performance analysis វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវបរិមាណដែលវាស់ស្ទង់ឥទ្ធិពល ល្បឿនកំណើន និងទំហំនៃការបោះពុម្ពផ្សាយ ដើម្បីស្វែងរកអ្នកនិពន្ធ ទស្សនាវដ្តី ឬប្រទេសណាដែលមានឥទ្ធិពលបំផុតនៅក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រណាមួយ។ ដូចជាការធ្វើបញ្ជីសារពើភណ្ឌដើម្បីរាប់មើលថា តើទំនិញ (អត្ថបទស្រាវជ្រាវ) ណាលក់ដាច់ជាងគេ និងអ្នកណាជាអ្នកផលិត (អ្នកនិពន្ធ) ច្រើនជាងគេក្នុងទីផ្សារ។
Science mapping analysis បច្ចេកទេសវិភាគទិន្នន័យគន្ថនិទ្ទេសដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រ ដើម្បីគូសផែនទីបង្ហាញពីរចនាសម្ព័ន្ធ និងទំនាក់ទំនងរវាងប្រធានបទ ពាក្យគន្លឹះ និងនិន្នាការស្រាវជ្រាវដែលកំពុងវិវត្តតាមពេលវេលា។ ដូចជាការគូសផែនទីបណ្តាញផ្លូវថ្នល់ដើម្បីមើលថា តើទីក្រុងណា (ប្រធានបទ) មានទំនាក់ទំនងគ្នាច្រើនជាងគេ ហើយផ្លូវណាដែលគេនិយមធ្វើដំណើរជាងគេពីមួយឆ្នាំទៅមួយឆ្នាំ។
Motor themes នៅក្នុងការគូសផែនទីវិទ្យាសាស្ត្រ វាគឺជាក្រុមនៃប្រធានបទស្រាវជ្រាវដែលមានការអភិវឌ្ឍខ្ពស់ និងមានទំនាក់ទំនងកណ្តាលខ្លាំង (Centrality និង Density ខ្ពស់) ដែលដើរតួនាទីជាក្បាលម៉ាស៊ីនរុញច្រានការស្រាវជ្រាវក្នុងវិស័យនោះទាំងមូល។ ដូចជាសិស្សឆ្នើមប្រចាំថ្នាក់ដែលមិនត្រឹមតែរៀនពូកែខ្លួនឯងទេ ថែមទាំងសកម្មក្នុងការជួយពន្យល់មេរៀន និងដឹកនាំមិត្តភក្តិដទៃទៀត។
Thematic evolution map ដ្យាក្រាមដែលបង្ហាញពីរបៀបដែលប្រធានបទស្រាវជ្រាវផ្លាស់ប្តូរ លេចឡើងថ្មី បាត់ទៅវិញ ឬរួមបញ្ចូលគ្នាពីដំណាក់កាលពេលវេលាមួយទៅដំណាក់កាលមួយទៀត ដោយផ្អែកលើការចែករំលែកពាក្យគន្លឹះរវាងគ្នា។ ដូចជាការមើលរូបថតតាំងពីក្មេងរហូតដល់ចាស់ ដើម្បីដឹងថាមនុស្សម្នាក់មានការផ្លាស់ប្តូររូបរាង ឬចំណូលចិត្តបែបណាតាមវ័យនីមួយៗ។
Co-word analysis ការវិភាគអត្ថបទដោយរាប់ចំនួនដងដែលពាក្យគន្លឹះ (Keywords) ពីរ ឬច្រើនត្រូវបានគេប្រើប្រាស់ជាមួយគ្នានៅក្នុងឯកសារតែមួយ ដើម្បីរកមើលទំនាក់ទំនងនៃគំនិត ឬបង្កើតបណ្តាញប្រធានបទ។ ដូចជាការសង្កេតមើលថា រាល់ពេលដែលគេទិញ "សាប៊ូ" តែងតែមានការទិញ "ថ្នាំដុសធ្មេញ" នៅជាមួយ ដើម្បីសន្និដ្ឋានថាទំនិញទាំងពីរនេះមានទំនាក់ទំនងគ្នា។
Nomophobia មកពីពាក្យពេញថា 'No-mobile-phone phobia' ដែលជាអាការៈភ័យខ្លាច ឬការថប់បារម្ភផ្នែកផ្លូវចិត្តយ៉ាងខ្លាំងនៅពេលដែលមិនមានទូរស័ព្ទដៃនៅជិតខ្លួន អស់ថ្ម ឬគ្មានសេវាអ៊ីនធឺណិត។ ដូចជាអារម្មណ៍ភ័យស្លន់ស្លោនៅពេលដែលអ្នកភ្លេចកាបូបលុយនៅផ្ទះពេលចេញក្រៅ ប៉ុន្តែនេះគឺកើតឡើងដោយសារតែអត់ទូរស័ព្ទ។
Self-efficacy ជំនឿចិត្ត និងការវាយតម្លៃរបស់បុគ្គលម្នាក់ៗទៅលើសមត្ថភាពខ្លួនឯងក្នុងការរៀបចំ គ្រប់គ្រង និងអនុវត្តសកម្មភាពផ្សេងៗ ដើម្បីឈានទៅសម្រេចគោលដៅណាមួយ (ដូចជាការទទួលបានពិន្ទុល្អក្នុងការសិក្សាជាដើម) ដែលកត្តានេះអាចជួយទប់ស្កាត់ការញៀនប្រព័ន្ធឌីជីថលបាន។ ដូចជាកីឡាករម្នាក់ដែលជឿជាក់មុនពេលប្រកួតថាខ្លួនពិតជាមានកម្លាំង និងបច្ចេកទេសគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីយកឈ្នះគូប្រកួតយ៉ាងពិតប្រាកដ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖