Original Title: Gender Inequality within Higher Education Institutions: a case study of the Royal University of Phnom Penh
Source: doi.org/10.61945/cjbar.2019.1.2.3
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

វិសមភាពយេនឌ័រនៅក្នុងគ្រឹះស្ថានឧត្តមសិក្សា៖ ការសិក្សាស្រាវជ្រាវករណីសាកលវិទ្យាល័យភូមិន្ទភ្នំពេញ

ចំណងជើងដើម៖ Gender Inequality within Higher Education Institutions: a case study of the Royal University of Phnom Penh

អ្នកនិពន្ធ៖ DOUNG Chandy (Graduate School of International Studies, Sogang University)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2019, Cambodia Journal of Basic and Applied Research

វិស័យសិក្សា៖ Gender Studies / Education

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ តើកត្តាអ្វីខ្លះដែលបណ្តាលឱ្យមានវិសមភាពយេនឌ័រ និងរារាំងស្ត្រីកម្ពុជាមិនឱ្យបន្តការសិក្សាថ្នាក់ក្រោយឧត្តមសិក្សា (អនុបណ្ឌិត) នៅសាកលវិទ្យាល័យភូមិន្ទភ្នំពេញ?

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របរិមាណវិស័យដើម្បីប្រៀបធៀបបទពិសោធន៍និងការយល់ឃើញរបស់និស្សិតថ្នាក់អនុបណ្ឌិត។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Descriptive Statistics and Weighted Average Index (WAI)
ស្ថិតិពិពណ៌នា និងសន្ទស្សន៍មធ្យមភាគមានទម្ងន់
ងាយស្រួលក្នុងការវាស់ស្ទង់កម្រិតនៃការពេញចិត្តរបស់និស្សិតលើកត្តាផ្សេងៗ និងងាយយល់ក្នុងការបកស្រាយលទ្ធផល។ មិនអាចបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងអថេរហេតុនិងផលស៊ីជម្រៅកម្រិតខ្ពស់បាននោះទេ។ បង្ហាញថានិស្សិតមានការពេញចិត្តកម្រិតមធ្យមទៅខ្ពស់លើកម្មវិធីសិក្សា ប៉ុន្តែមិនសូវពេញចិត្តនឹងការខ្វះខាតអាហារូបករណ៍។
Independent t-test
ការធ្វើតេស្ត t-test ឯករាជ្យ
មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការប្រៀបធៀបភាពខុសគ្នានៃមធ្យមភាគរវាងក្រុមនិស្សិតពីរ (MED និង Non-MED)។ ត្រូវការទិន្នន័យដែលមានរបាយជាធម្មតា (Normal distribution) និងរងឥទ្ធិពលពីទំហំសំណាកតូច (n=82)។ រកឃើញភាពខុសគ្នាគួរឱ្យកត់សម្គាល់លើការពេញចិត្តចំពោះដំណើរការចុះឈ្មោះ អាហារូបករណ៍ និងការអនុវត្តជាក់ស្តែង រវាងនិស្សិតទាំងពីរក្រុម។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះមិនតម្រូវឱ្យមានធនធានបច្ចេកវិទ្យាស្មុគស្មាញខ្ពស់នោះទេ ប៉ុន្តែទាមទារកម្មវិធីវិភាគស្ថិតិ និងពេលវេលាសម្រាប់ការចុះប្រមូលទិន្នន័យផ្ទាល់ពីអ្នកចូលរួម។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយផ្តោតតែលើនិស្សិតថ្នាក់អនុបណ្ឌិតចំនួន ៨២នាក់ នៅសាកលវិទ្យាល័យភូមិន្ទភ្នំពេញ (RUPP) ប៉ុណ្ណោះ ដែលធ្វើឱ្យទំហំសំណាកតូច និងមិនអាចតំណាងឱ្យគ្រឹះស្ថានឧត្តមសិក្សាទាំងអស់នៅកម្ពុជាបានទេ។ លើសពីនេះ ទិន្នន័យភាគច្រើនបានមកពីការយល់ឃើញបុគ្គលដែលអាចមានភាពលំអៀង។ ការយល់ដឹងពីចំណុចនេះមានសារៈសំខាន់ ដើម្បីជៀសវាងការធ្វើទូទៅកម្ម (Generalization) ហួសកម្រិតនៅពេលរៀបចំគោលនយោបាយថ្នាក់ជាតិ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

របកគំហើញនិងវិធីសាស្ត្រក្នុងការវាយតម្លៃពីកត្តារារាំងយេនឌ័រនេះ មានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការកែលម្អគោលនយោបាយអប់រំកម្រិតឧត្តមសិក្សានៅកម្ពុជា។

សរុបមក ការអនុវត្តតាមអនុសាសន៍នៃការសិក្សានេះ នឹងរួមចំណែកយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការកាត់បន្ថយគម្លាតយេនឌ័រ និងលើកកម្ពស់ការចូលរួមរបស់ស្ត្រីកម្ពុជាក្នុងភាពជាអ្នកដឹកនាំតាមរយៈការអប់រំកម្រិតខ្ពស់។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការវិភាគទិន្នន័យបរិមាណវិស័យ: និស្សិតគួរស្វែងយល់ពីរបៀបប្រើប្រាស់កម្មវិធី SPSS និង MS Excel ដើម្បីធ្វើការវិភាគស្ថិតិពិពណ៌នា និងការធ្វើតេស្ត Independent t-test ដែលមានអនុវត្តក្នុងឯកសារនេះ។
  2. ស្វែងយល់ពីគំរូវាយតម្លៃការពេញចិត្ត: អនុវត្តការប្រើប្រាស់សន្ទស្សន៍ Weighted Average Index (WAI) និងក្របខណ្ឌ Balanced Scorecard ដើម្បីវាយតម្លៃកម្រិតនៃការពេញចិត្ត និងបញ្ហាប្រឈមផ្សេងៗប្រកបដោយលក្ខណៈវិទ្យាសាស្ត្រ។
  3. រចនាកម្រងសំណួរស្ទង់មតិប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព: អនុវត្តការបង្កើតកម្រងសំណួរមានរចនាសម្ព័ន្ធ (Structured Questionnaire) ដោយផ្តោតលើសូចនាករជាក់ស្តែងដូចជា ស្ថានភាពគ្រួសារ ការគាំទ្រផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ និងឥទ្ធិពលពីកន្លែងធ្វើការ។
  4. ពង្រីកវិសាលភាពនៃការស្រាវជ្រាវផ្ទាល់ខ្លួន: សម្រាប់គម្រោងស្រាវជ្រាវបន្ទាប់ គួរពង្រីកការប្រមូលទិន្នន័យទៅកាន់សាកលវិទ្យាល័យផ្សេងៗទៀត ដូចជាសាកលវិទ្យាល័យឯកជននានា និងប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រចម្រុះ (Mixed-methods) ដើម្បីទទួលបានទិន្នន័យដែលមានភាពតំណាងខ្ពស់ជាងនេះ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Gender Parity Indices (GPI) (សន្ទស្សន៍សមភាពយេនឌ័រ) ជារង្វាស់ស្ថិតិសង្គម-សេដ្ឋកិច្ចដែលប្រើដើម្បីវាយតម្លៃសមាមាត្ររវាងស្ត្រីនិងបុរសក្នុងការទទួលបានឱកាសអ្វីមួយ (ដូចជាការអប់រំ) ដោយបង្ហាញពីកម្រិតនៃភាពស្មើគ្នា ឬវិសមភាពយេនឌ័រ។ ដូចជាការប្រើជញ្ជីងដើម្បីថ្លឹងមើលថាតើចំនួនសិស្សប្រុស និងសិស្សស្រីដែលទទួលបានឱកាសចូលរៀនមានទម្ងន់ស្មើគ្នាឬអត់។
Descriptive statistics (ស្ថិតិពិពណ៌នា) ជាវិធីសាស្ត្រក្នុងការប្រមូល សង្ខេប និងបង្ហាញទិន្នន័យជាទម្រង់ងាយយល់ (ដូចជាមធ្យមភាគ ភាគរយ ឬតារាង) ដើម្បីពិពណ៌នាពីលក្ខណៈទូទៅនៃសំណាកដែលបានសិក្សាដោយមិនទាន់ធ្វើការសន្និដ្ឋានស៊ីជម្រៅ។ ដូចជាការគូសចំណាំតែចំណុចសំខាន់ៗក្នុងសៀវភៅក្រាស់មួយ ដើម្បីប្រាប់អ្នកដទៃឱ្យយល់ពីសាច់រឿងត្រួសៗដោយមិនបាច់អានទាំងអស់។
Weighted Average Index (WAI) (សន្ទស្សន៍មធ្យមភាគមានទម្ងន់) ជារូបមន្តគណនាមធ្យមភាគដោយផ្តល់តម្លៃ (ទម្ងន់) ខុសៗគ្នាទៅលើធាតុនីមួយៗទៅតាមកម្រិតនៃសារៈសំខាន់របស់វា ដែលជាទូទៅប្រើដើម្បីវាយតម្លៃកម្រិតនៃការពេញចិត្ត ឬការយល់ឃើញរបស់ប្រជាជនលើបញ្ហាអ្វីមួយ។ ដូចជាការគណនាពិន្ទុប្រឡងប្រចាំខែ ដែលមុខវិជ្ជាសំខាន់ៗ (ដូចជាគណិតវិទ្យា) ត្រូវបានគុណនឹងពីរ ខណៈមុខវិជ្ជាធម្មតាគុណនឹងមួយ។
Independent t-test (ការធ្វើតេស្ត t-test ឯករាជ្យ) ជាវិធីសាស្ត្រវិភាគស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់ប្រៀបធៀបមធ្យមភាគនៃក្រុមឯករាជ្យពីរផ្សេងគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ និស្សិត MED និងនិស្សិត Non-MED) ដើម្បីកំណត់ថាតើភាពខុសគ្នារបស់ពួកគេគឺជារឿងពិតប្រាកដ ឬកើតឡើងដោយចៃដន្យ។ ដូចជាការប្រៀបធៀបកម្ពស់មធ្យមរវាងសិស្សថ្នាក់ទី១០ និងសិស្សថ្នាក់ទី១១ ដើម្បីបញ្ជាក់ថាថ្នាក់មួយពិតជាខ្ពស់ជាងថ្នាក់មួយទៀតមែន ឬគ្រាន់តែចៃដន្យមានសិស្សខ្ពស់ប៉ុន្មាននាក់។
Stratified sampling approach (វិធីសាស្ត្រជ្រើសរើសសំណាកតាមស្រទាប់) ជាបច្ចេកទេសជ្រើសរើសអ្នកចូលរួមក្នុងការស្រាវជ្រាវ ដោយបែងចែកប្រជាជនសរុបជាក្រុមតូចៗ (ស្រទាប់) តាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យណាមួយ រួចទើបជ្រើសរើសតំណាងពីក្រុមនីមួយៗ ដើម្បីធានាថាគ្រប់ក្រុមទាំងអស់ត្រូវបានរាប់បញ្ចូលប្រកបដោយសមាមាត្រ។ ដូចជាការភ្លក់ម្ហូបក្នុងកម្មវិធីជប់លៀង ដែលអ្នកមិនមែនចេះតែភ្លក់ម្ហូបមួយមុខច្រើនដងទេ តែអ្នកដើរភ្លក់សម្លរផង ឆាផង និងបង្អែមផង ក្នុងបរិមាណសមស្រប ដើម្បីដឹងពីរសជាតិម្ហូបកម្មវិធីទាំងមូល។
Gender mainstreaming (ការបញ្ជ្រាបយេនឌ័រ) ជាយុទ្ធសាស្ត្រនៃការបញ្ចូលទស្សនៈវិស័យ និងតម្រូវការទាក់ទងនឹងយេនឌ័រ (ទាំងបុរសនិងស្ត្រី) ទៅក្នុងគ្រប់ដំណាក់កាលនៃការរៀបចំគោលនយោបាយ ច្បាប់ និងកម្មវិធីអភិវឌ្ឍន៍ ដើម្បីធានាថាមិនមានភាពលម្អៀង ឬរើសអើងសង្កត់សង្កិនភាគីណាមួយ។ ដូចជាការសាងសង់អគារមួយដោយតម្រូវឱ្យវិស្វករគិតគូរពីការធ្វើផ្លូវជម្រាលសម្រាប់អ្នកជិះរទេះរុញតាំងពីពេលគូរផ្លង់ដំបូង មិនមែនសាងសង់រួចទើបគិតនោះទេ។
Content analysis (ការវិភាគខ្លឹមសារ) ជាវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវបែបគុណវិស័យដែលប្រើដើម្បីសិក្សា និងទាញយកអត្ថន័យពីអត្ថបទ សារ ឬចម្លើយសម្ភាសន៍ ដោយចាត់ថ្នាក់ និងរកមើលទម្រង់ (Patterns) នៃពាក្យ ឬគំនិតដែលកើតឡើងដដែលៗ។ ដូចជាការអានសំបុត្ររាប់រយច្បាប់ដែលអតិថិជនសរសេរមកកាន់ក្រុមហ៊ុន រួចចាត់ថ្នាក់ថាមានប៉ុន្មាននាក់សរសើរ ប៉ុន្មាននាក់រិះគន់ ដើម្បីរកមើលថាតើបញ្ហាចម្បងគេនិយាយពីអ្វីឱ្យប្រាកដ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖