បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការខ្វះខាតភស្តុតាងជាក់ស្តែងទាក់ទងនឹងទំនាក់ទំនងរវាងអាកប្បកិរិយាចំពោះកុំព្យូទ័រ និងសមត្ថភាពប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មាន (ICT) របស់សាស្ត្រាចារ្យនៅកម្រិតឧត្តមសិក្សាក្នុងប្រទេសនីហ្សេរីយ៉ា។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានប្រមូលទិន្នន័យពីគ្រូបង្រៀនចំនួន ៤៦៧ នាក់ មកពីស្ថាប័នចំនួន ១០ (សាកលវិទ្យាល័យ ៥ និងមហាវិទ្យាល័យអប់រំ ៥) ដោយប្រើប្រាស់កម្រងសំណួរ និងវិភាគទិន្នន័យតាមរយៈការវិភាគតំរែតំរង់ពហុគុណ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Multiple Regression Analysis ការវិភាគតំរែតំរង់ពហុគុណ |
អាចកំណត់ពីឥទ្ធិពលរួមបញ្ចូលគ្នានៃអថេរឯករាជ្យជាច្រើនទៅលើអថេរអាស្រ័យ (សមត្ថភាពកុំព្យូទ័រ)។ វាជួយរកឱ្យឃើញថាកត្តាណាដែលមានឥទ្ធិពល និងអាចទស្សន៍ទាយបានច្បាស់ជាងគេ។ | ទាមទារទំហំសំណាកធំគ្រប់គ្រាន់ និងសន្មតថាមានទំនាក់ទំនងជាបន្ទាត់ត្រង់រវាងអថេរ។ វាមិនអាចបញ្ជាក់ពីទំនាក់ទំនងហេតុនិងផលដោយផ្ទាល់បានទាំងស្រុងនោះទេ។ | រកឃើញថាសមាសធាតុនៃអាកប្បកិរិយារួមបញ្ចូលគ្នាអាចពន្យល់ពី ៤៦.៣% (R² = .470) នៃបំរែបំរួលសមត្ថភាពកុំព្យូទ័ររបស់គ្រូបង្រៀន។ |
| Pearson Correlation Coefficient មេគុណទំនាក់ទំនង Pearson |
ងាយស្រួលក្នុងការគណនា និងបកស្រាយទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរយ៉ាងច្បាស់លាស់។ ល្អសម្រាប់ការវាស់ស្ទង់កម្រិតនៃទំនាក់ទំនងរវាងកត្តានីមួយៗ។ | គ្រាន់តែបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងវិជ្ជមាន ឬអវិជ្ជមាន តែមិនអាចប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយ (Predict) ដូចវិធីសាស្ត្រ Multiple Regression ឡើយ។ | បង្ហាញពីទំនាក់ទំនងវិជ្ជមានយ៉ាងខ្លាំង (r = .663) រវាងអាកប្បកិរិយាទូទៅចំពោះកុំព្យូទ័រ និងសមត្ថភាពប្រើប្រាស់កុំព្យូទ័រ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកជាចម្បងទៅលើការប្រមូលទិន្នន័យតាមរយៈកម្រងសំណួរតាមបែបប្រពៃណី និងការប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រដើម្បីវិភាគស្ថិតិ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងប្រទេសនីហ្សេរីយ៉ា ដោយផ្តោតលើគ្រូបង្រៀនកម្រិតឧត្តមសិក្សាចំនួន ៤៦៧ នាក់មកពីស្ថាប័នចំនួន ១០។ ទិន្នន័យនេះឆ្លុះបញ្ចាំងពីបរិបទនៃប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ ដែលមានភាពស្រដៀងគ្នាខ្លាំងទៅនឹងប្រទេសកម្ពុជា ទាក់ទងនឹងបញ្ហាប្រឈមនៃធនធាន និងការធ្វើសមាហរណកម្មបច្ចេកវិទ្យាក្នុងវិស័យអប់រំ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វប្បធម៌ និងកម្រិតនៃការប៉ះពាល់ជាមួយបច្ចេកវិទ្យាពីមុនមក អាចមានភាពខុសគ្នារវាងប្រទេសទាំងពីរ។
ការរកឃើញពីការសិក្សានេះមានសារៈសំខាន់ និងអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងល្អសម្រាប់ពង្រឹងការបណ្តុះបណ្តាលសាស្ត្រាចារ្យនៅកម្ពុជា។
ការយល់ដឹងពីកត្តាផ្លូវចិត្ត (Affective component) និងការគ្រប់គ្រងដែលបានយល់ឃើញ (Perceived control) គឺជាគន្លឹះដ៏សំខាន់ក្នុងការជំរុញឱ្យគ្រូបង្រៀនខ្មែរទទួលយក និងប្រើប្រាស់ ICT ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Multiple regressions (ការវិភាគតំរែតំរង់ពហុគុណ) | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយតម្លៃនៃអថេរអាស្រ័យមួយ (ឧទាហរណ៍ សមត្ថភាពកុំព្យូទ័រ) ដោយផ្អែកលើឥទ្ធិពលរួមបញ្ចូលគ្នានៃអថេរឯករាជ្យពីរឬច្រើន (ឧទាហរណ៍ កត្តាអារម្មណ៍ កត្តាគ្រប់គ្រង និងកត្តាអត្ថប្រយោជន៍) ដើម្បីមើលថាតើកត្តាណាមានឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេ។ | ដូចជាការគណនារកមើលថាតើកត្តាជាច្រើន (ដូចជាម៉ោងសិក្សា ការគេង និងរបបអាហារ) ជះឥទ្ធិពលរួមគ្នាផ្លាស់ប្តូរពិន្ទុប្រឡងរបស់អ្នកយ៉ាងដូចម្តេច។ |
| Observational learning theory (ទ្រឹស្តីនៃការរៀនសូត្រតាមរយៈការសង្កេត) | ជាទ្រឹស្តីចិត្តសាស្ត្រដែលពន្យល់ថា មនុស្សអាចទទួលបានចំណេះដឹង ជំនាញ និងផ្លាស់ប្តូរអាកប្បកិរិយារបស់ពួកគេ តាមរយៈការមើល និងយកតម្រាប់តាមសកម្មភាពរបស់អ្នកដទៃដែលដើរតួជាគំរូ ជាជាងការរៀនតាមរយៈការណែនាំផ្ទាល់។ | ដូចជាក្មេងម្នាក់ចេះជិះកង់តាមរយៈការឈរមើលរៀមច្បងរបស់គេជិះជាញឹកញាប់ ហើយយកមកអនុវត្តតាមដោយមិនបាច់មានអ្នកកាន់បង្រៀនផ្ទាល់។ |
| Affective component (សមាសធាតុនៃអារម្មណ៍) | នៅក្នុងការវាស់ស្ទង់អាកប្បកិរិយា វាជាផ្នែកមួយដែលវាយតម្លៃទៅលើប្រតិកម្មផ្លូវចិត្ត និងអារម្មណ៍ខាងក្នុងរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ដូចជាការភ័យខ្លាច ការស្ទាក់ស្ទើរ ឬភាពមិនស្រួល នៅពេលដែលពួកគេប្រឈមមុខនឹងការប្រើប្រាស់កុំព្យូទ័រ។ | គឺជារបៀបដែលអ្នកមានអារម្មណ៍ភ័យ ឬរំភើបនៅក្នុងចិត្ត នៅពេលដែលអ្នកត្រូវកាន់ម៉ៃក្រូហ្វូននិយាយនៅមុខមនុស្សច្រើន។ |
| Perceived control factor (កត្តាគ្រប់គ្រងដែលបានយល់ឃើញ) | កម្រិតនៃជំនឿទុកចិត្តរបស់បុគ្គលម្នាក់ៗ ទៅលើសមត្ថភាពផ្ទាល់ខ្លួនថាតើពួកគេអាចបញ្ជា គ្រប់គ្រង ឬដោះស្រាយបញ្ហានៅពេលប្រើប្រាស់កុំព្យូទ័របានដោយឯករាជ្យកម្រិតណា។ | ដូចជាការដែលអ្នកមានអារម្មណ៍ជឿជាក់ថាអ្នកអាចបញ្ជាចង្កូត និងគ្រប់គ្រងរថយន្តបានយ៉ាងរលូន ទោះបីជាអ្នកកំពុងបើកបរលើផ្លូវថ្មីក៏ដោយ។ |
| Perceived usefulness factor (កត្តាអត្ថប្រយោជន៍ដែលបានយល់ឃើញ) | ការវាយតម្លៃរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ថាតើបច្ចេកវិទ្យា ឬប្រព័ន្ធមួយពិតជាមានប្រយោជន៍ ជួយសម្រួលការងារ ជំរុញគំនិតច្នៃប្រឌិត និងធ្វើឱ្យផលិតភាពការងារប្រចាំថ្ងៃរបស់ពួកគេកើនឡើងពិតប្រាកដមែនឬយ៉ាងណា។ | ដូចជាការដែលអ្នកសម្រេចចិត្តទិញម៉ាស៊ីនបោកខោអាវ ព្រោះអ្នកគិតថាវាជួយសន្សំពេលវេលា និងធ្វើឱ្យអ្នកលែងហត់នឿយក្នុងការបោកគក់ដោយដៃ។ |
| Analysis of variance (ការវិភាគបំរែបំរួល) | ជារូបមន្តស្ថិតិ (ដែលជារឿយៗប្រើ F-ratio) ដើម្បីសាកល្បងភាពខុសគ្នានៃមធ្យមភាគរវាងក្រុមទិន្នន័យច្រើន ដើម្បីកំណត់ថាតើភាពខុសគ្នាទាំងនោះកើតឡើងដោយចៃដន្យ ឬដោយសារមានឥទ្ធិពលជាក់លាក់ណាមួយពិតប្រាកដ។ | ដូចជាការប្រៀបធៀបទិន្នផលស្រូវពីការប្រើជីបីប្រភេទខុសគ្នា ដើម្បីបញ្ជាក់ឱ្យច្បាស់ថាជីមួយណាពិតជាធ្វើឱ្យស្រូវទទួលបានផលល្អជាងគេមែន មិនមែនល្អដោយចៃដន្យ។ |
| Likert scale (មាត្រដ្ឋាន Likert) | ជាទម្រង់នៃកម្រងសំណួរវាយតម្លៃដែលតម្រូវឱ្យអ្នកឆ្លើយជ្រើសរើសកម្រិតនៃការយល់ព្រម ឬមិនយល់ព្រមរបស់ពួកគេចំពោះសេចក្តីថ្លែងការណ៍ណាមួយ (ឧទាហរណ៍៖ ពី "យល់ព្រមខ្លាំងបំផុត" ដល់ "មិនយល់ព្រមខ្លាំងបំផុត") ដើម្បីបំប្លែងអាកប្បកិរិយាទៅជាទិន្នន័យលេខ។ | ដូចជាការផ្តល់ពិន្ទុផ្កាយ ១ ដល់ផ្កាយ ៥ លើសេវាកម្មភោជនីយដ្ឋាននៅក្នុងកម្មវិធីកុម្ម៉ង់ម្ហូប ដើម្បីបង្ហាញពីកម្រិតនៃការពេញចិត្តរបស់អ្នក។ |
| Computer anxiety (ការភ័យខ្លាចកុំព្យូទ័រ) | ជាប្រតិកម្មផ្លូវចិត្តអវិជ្ជមាន ដូចជាភាពតានតឹង ភ័យព្រួយ ឬមិនស្រួលខ្លួន ដែលកើតឡើងចំពោះបុគ្គលមួយចំនួននៅពេលដែលពួកគេត្រូវប្រើប្រាស់ ឬគ្រាន់តែគិតអំពីការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យា ដែលរារាំងពួកគេមិនឱ្យរៀនជំនាញថ្មីៗបានល្អ។ | ដូចជាអារម្មណ៍ញ័រដៃ ឬបែកញើសពេលដែលអ្នកត្រូវចុចប៉ូតុងឧបករណ៍អេឡិចត្រូនិកទំនើបណាមួយ ដោយខ្លាចថាវានឹងខូចដោយសារតែការចុចខុសរបស់អ្នក។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
