បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះស្វែងយល់ពីបទពិសោធន៍ផ្លូវអារម្មណ៍របស់និស្សិតវិស្វកម្ម ដែលជួបប្រទះក្នុងវគ្គសិក្សាដំណើរការសញ្ញា (Signal Processing) ដែលមានភាពស្មុគស្មាញផ្នែកគណិតវិទ្យាខ្លាំង និងជាមុខវិជ្ជាដែលនិស្សិតតែងតែជួបការលំបាក។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ស្ទង់មតិខ្លីៗដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យអំពីអារម្មណ៍របស់និស្សិតនៅដើម ពាក់កណ្តាល និងចុងបញ្ចប់នៃឆមាស។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Free-Response Emotion Survey (Week 1) ការស្ទង់មតិអារម្មណ៍ដោយសេរី (សំណួរបើកនៅសប្តាហ៍ទី១) |
អនុញ្ញាតឱ្យនិស្សិតបញ្ចេញអារម្មណ៍ពិតប្រាកដរបស់ពួកគេដោយគ្មានការរឹតត្បិត ឬការចាប់បង្ខំឱ្យរើសចម្លើយ។ | មានភាពលំបាកក្នុងការធ្វើកូដនីយកម្មទិន្នន័យ (Data Coding) ព្រោះចម្លើយខ្លះមិនអាចចាត់ថ្នាក់ចូលទៅក្នុងក្រុមអារម្មណ៍គោលបាន។ | រកឃើញថាអារម្មណ៍រំភើប (Excited) និងភ័យខ្លាច (Afraid) មានកម្រិតខ្ពស់បំផុតនៅពេលចាប់ផ្តើមវគ្គសិក្សា។ |
| Circumplex Model-Based Survey (Weeks 8 & 16) ការស្ទង់មតិផ្អែកលើបញ្ជីអារម្មណ៍គំរូ Circumplex |
មានភាពងាយស្រួលក្នុងការវិភាគ និងចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យទៅក្នុងប្រភេទអារម្មណ៍មូលដ្ឋានទាំង២៨យ៉ាងច្បាស់លាស់។ | អាចកំណត់ព្រំដែននៃការបញ្ចេញអារម្មណ៍របស់និស្សិត ដោយសារពួកគេត្រូវជ្រើសរើសពាក្យដែលមានស្រាប់ក្នុងបញ្ជី។ | បង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ពីការធ្លាក់ចុះនៃអារម្មណ៍ទៅជាបាក់ទឹកចិត្ត (Depressed) និងខកចិត្ត (Frustrated) បន្ទាប់ពីការប្រឡងរួច។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះមិនទាមទារធនធានបច្ចេកវិទ្យាខ្ពស់ឡើយ ដោយពឹងផ្អែកចម្បងលើឧបករណ៍ស្ទង់មតិសាមញ្ញ វចនានុក្រម និងការចំណាយពេលវេលាសម្រាប់ការធ្វើកូដនីយកម្មទិន្នន័យដោយដៃ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅសហរដ្ឋអាមេរិក លើនិស្សិតវិស្វកម្មអគ្គិសនីចំនួន ៥៨នាក់ (បុរស ៨១% និងជនជាតិអាហ្វ្រិកអាមេរិក ៣៦%) ដោយមិនបានរាប់បញ្ចូលកត្តាខាងក្រៅដូចជាបញ្ហាផ្ទាល់ខ្លួន (Bad day) ឡើយ។ សម្រាប់កម្ពុជា ការបកស្រាយទិន្នន័យនេះត្រូវធ្វើឡើងដោយប្រុងប្រយ័ត្ន ព្រោះនិស្សិតខ្មែរអាចមានវប្បធម៌នៃការបង្ហាញអារម្មណ៍ និងរងសម្ពាធសេដ្ឋកិច្ចសង្គមខុសពីបរិបទលោកខាងលិច។
វិធីសាស្រ្តនៃការតាមដានគន្លងអារម្មណ៍នេះមានអត្ថប្រយោជន៍ និងអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងល្អនៅក្នុងគ្រឹះស្ថានឧត្តមសិក្សានៅកម្ពុជា។
ជារួម ការតាមដានអារម្មណ៍និស្សិតជាប្រចាំ នឹងជួយសាកលវិទ្យាល័យកម្ពុជារៀបចំយុទ្ធសាស្រ្តគរុកោសល្យបានល្អប្រសើរ ដើម្បីពង្រឹងគុណភាពអប់រំ និងសុខុមាលភាពផ្លូវចិត្តរបស់និស្សិត។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Valence-Arousal Circumplex model | គំរូផ្លូវចិត្តវិទ្យាដែលប្រើសម្រាប់ចាត់ថ្នាក់អារម្មណ៍របស់មនុស្សទៅតាមទំហំពីរ គឺភាពវិជ្ជមាន/អវិជ្ជមាន (Valence) និងកម្រិតនៃភាពសកម្ម ឬថាមពល (Arousal) ដោយបំប្លែងវាទៅជាចំណុចនៅលើរង្វង់ក្រាហ្វិក។ | ដូចជាត្រីវិស័យដែលប្រាប់យើងថា អារម្មណ៍មួយល្អ ឬអាក្រក់ ហើយបញ្ចេញថាមពលខ្លាំង ឬខ្សោយ (ឧទាហរណ៍៖ រំភើប គឺល្អនិងមានថាមពលខ្លាំង ចំណែកឯងងុយដេក គឺអព្យាក្រឹតនិងគ្មានថាមពល)។ |
| Emotion trajectory | គន្លង ឬខ្សែបន្ទាត់នៃការផ្លាស់ប្តូរស្ថានភាពផ្លូវអារម្មណ៍របស់បុគ្គលម្នាក់ៗ ពីចំណុចពេលវេលាមួយទៅចំណុចពេលវេលាមួយទៀត ក្នុងអំឡុងពេលជាក់លាក់ណាមួយ (ឧទាហរណ៍៖ ក្នុងមួយឆមាស)។ | ដូចជាគំនូសក្រាហ្វិកតាមដានចង្វាក់បេះដូង ដែលបង្ហាញពីការឡើងចុះនៃអារម្មណ៍សិស្សតាំងពីថ្ងៃចូលរៀនដំបូងរហូតដល់ថ្ងៃប្រឡងបញ្ចប់។ |
| Emotional Design of Instruction | ទ្រឹស្តីនៃការរៀបចំវិធីសាស្រ្តបង្រៀន ឬមេរៀនដោយគិតគូរជាចម្បងទៅលើការជម្រុញអារម្មណ៍វិជ្ជមាន និងកាត់បន្ថយអារម្មណ៍អវិជ្ជមាន (ដូចជាភាពភ័យខ្លាចការប្រឡង) របស់សិស្ស ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការសិក្សា។ | ដូចជាការរចនាហ្គេមដែលទាក់ទាញអ្នកលេងឱ្យចង់លេងបន្ត ដោយមិនធ្វើឱ្យពួកគេមានអារម្មណ៍ធុញថប់ ឬពិបាកពេកនោះទេ។ |
| Self-regulated learning | ដំណើរការដែលសិស្សចេះគ្រប់គ្រងខ្លួនឯង ទាំងផ្នែកគំនិត អារម្មណ៍ និងសកម្មភាព ដើម្បីសម្រេចបាននូវគោលដៅសិក្សារបស់ពួកគេដោយមិនពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើគ្រូ។ | ដូចជាអ្នកបើកបរឡានដែលចេះមើលផែនទី ចាក់សាំង និងតម្រង់ចង្កូតដោយខ្លួនឯងដើម្បីទៅដល់គោលដៅ ជាជាងការអង្គុយចាំតែគេដឹកទៅ។ |
| Bottleneck course | មុខវិជ្ជាសិក្សាដែលមានកម្រិតលំបាកខ្លាំង (ជារឿយៗទាមទារការគណនាស្មុគស្មាញ) ដែលធ្វើឱ្យនិស្សិតភាគច្រើនប្រឡងធ្លាក់ ឬត្រូវរៀនត្រួតថ្នាក់ច្រើនដង ជាហេតុធ្វើឱ្យរាំងស្ទះដល់ការបញ្ចប់ការសិក្សារបស់ពួកគេ។ | ដូចជាផ្លូវតូចចង្អៀតមួយខ្សែដែលមានឡានឆ្លងកាត់ច្រើន ហើយបណ្តាលឱ្យស្ទះចរាចរណ៍រាប់ម៉ោង ធ្វើឱ្យអ្នកដំណើរទៅដល់ផ្ទះយឺត។ |
| Signal Processing | មុខវិជ្ជាកម្រិតខ្ពស់ក្នុងផ្នែកវិស្វកម្មអគ្គិសនី ដែលសិក្សាពីការវិភាគ កែប្រែ និងទាញយកព័ត៌មានពីសញ្ញាផ្សេងៗ (ដូចជាសំឡេង រូបភាព ឬរលកអគ្គិសនី) ដោយប្រើប្រាស់រូបមន្តគណិតវិទ្យាស្មុគស្មាញ។ | ដូចជាកម្មវិធីកែសម្រួលរូបថត (Photoshop) ដែលអាចលុបស្នាម ឬធ្វើឱ្យរូបភាពច្បាស់ជាងមុន តែសម្រាប់អ្នកវិស្វករ គេប្រើរូបមន្តគណិតវិទ្យាដើម្បីធ្វើការងារនេះលើសញ្ញាអគ្គិសនី។ |
| Word frequency analyses | បច្ចេកទេសវិភាគទិន្នន័យដោយរាប់ចំនួនដងនៃពាក្យនីមួយៗដែលលេចឡើងក្នុងអត្ថបទ ដើម្បីស្វែងរកនិន្នាការ ឬប្រធានបទដែលសំខាន់ជាងគេ និងត្រូវបានគេលើកឡើងច្រើនជាងគេ។ | ដូចជាការរាប់សន្លឹកឆ្នោត ដើម្បីមើលថាបេក្ខជនណាទទួលបានការគាំទ្រច្រើនជាងគេបំផុត។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
