បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហាថាតើកម្មវិធីអប់រំសហគ្រិនភាពនៅសាកលវិទ្យាល័យពិតជាមានឥទ្ធិពលជំរុញចេតនាបង្កើតអាជីវកម្មរបស់និស្សិត ឬគ្រាន់តែផ្តល់ចំណេះដឹងទ្រឹស្តីប៉ុណ្ណោះ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្រ្តស្រាវជ្រាវបរិមាណ ដោយផ្អែកលើគំរូ S-O-R និងទ្រឹស្តីនៃអាកប្បកិរិយាដែលបានគ្រោងទុក (TPB) ដើម្បីធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) ម៉ូដែលសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ PLS-SEM ដែលប្រើប្រាស់សម្រាប់វិភាគទំនាក់ទំនងរវាងអថេរច្រើនក្នុងពេលតែមួយ។ |
ល្អសម្រាប់គំរូស្មុគស្មាញដែលមានអថេរមធ្យម (Mediator)។ វាមិនទាមទារទិន្នន័យដែលមានរបាយធម្មតា (Normal distribution) តឹងរ៉ឹងពេកទេ។ | ទាមទារការប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រជាក់លាក់ និងទំហំគំរូធំល្មមដើម្បីធានាភាពជឿជាក់។ ការបកស្រាយលទ្ធផលអាចមានភាពស្មុគស្មាញ។ | បានបញ្ជាក់សម្មតិកម្មដោយបង្ហាញថាការអប់រំសហគ្រិនភាពមានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានផ្ទាល់ (កម្រិត ០.២៥៧) និងប្រយោល (កម្រិត ០.១៦១) លើចេតនាសហគ្រិន។ |
| One-way ANOVA ការវិភាគវ៉ារ្យង់មួយផ្លូវ ដើម្បីប្រៀបធៀបមធ្យមភាគរវាងក្រុមផ្សេងៗគ្នា។ |
ល្អបំផុតសម្រាប់ការប្រៀបធៀបភាពខុសគ្នានៃអាកប្បកិរិយារវាងក្រុមប្រជាសាស្ត្រផ្សេងៗគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ ជំនាញសិក្សាខុសគ្នា)។ | បង្ហាញត្រឹមតែថាមានភាពខុសគ្នារវាងក្រុម ឬអត់ ប៉ុន្តែមិនអាចវាស់ស្ទង់ទំនាក់ទំនងរចនាសម្ព័ន្ធស៊ីជម្រៅដូចម៉ូដែល PLS-SEM បានទេ។ | រកឃើញថាមានភាពខុសគ្នាយ៉ាងសំខាន់នៃចេតនាសហគ្រិនរវាងនិស្សិតដែលមានជំនាញសិក្សាខុសគ្នា (Sig < 0.05)។ |
| In-depth Interviews ការសម្ភាសន៍ស៊ីជម្រៅ (វិធីសាស្ត្រគុណវិស័យ) ជាមួយសាស្ត្រាចារ្យ និងនិស្សិត។ |
ផ្តល់ការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីបរិបទ និងជួយកែសម្រួលកម្រងសំណួរឱ្យកាន់តែសុក្រឹតមុនពេលស្ទង់មតិទ្រង់ទ្រាយធំ។ | ទំហំគំរូតូច (សាស្ត្រាចារ្យ ១នាក់ និស្សិត ៥នាក់) ដែលអាចបណ្តាលឱ្យមានភាពលម្អៀងផ្ទាល់ខ្លួន និងមិនតំណាងឱ្យចំនួនភាគច្រើន។ | បានជួយកំណត់អថេរច្បាស់លាស់ និងវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពបឋមនៃកម្មវិធីបណ្តុះបណ្តាលសហគ្រិនភាពរបស់សាកលវិទ្យាល័យ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារធនធានជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យអនឡាញ និងកម្មវិធីវិភាគស្ថិតិឯកទេសកម្រិតខ្ពស់។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងផ្តាច់មុខលើនិស្សិតនៅសាកលវិទ្យាល័យពាណិជ្ជកម្មក្រៅប្រទេស (FTU) ក្នុងប្រទេសវៀតណាម ដែលភាគច្រើនជានិស្សិតជំនាញសេដ្ឋកិច្ច និងមានស្ត្រីច្រើន (៦៥.៧%)។ ភាពលម្អៀងនៃទិន្នន័យនេះមានន័យថាលទ្ធផលប្រហែលជាមិនតំណាងឱ្យនិស្សិតទូទាំងប្រទេស ឬនិស្សិតផ្នែកវិស្វកម្ម/បច្ចេកវិទ្យាឡើយ។ សម្រាប់កម្ពុជា ការយកគំរូតាមចាំបាច់ត្រូវពង្រីកដល់សាកលវិទ្យាល័យចម្រុះជំនាញ ដើម្បីទទួលបានទិដ្ឋភាពរួមពិតប្រាកដ។
វិធីសាស្ត្រ និងរបកគំហើញនៃការសិក្សានេះ មានប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់គ្រឹះស្ថានឧត្តមសិក្សានៅកម្ពុជា ដែលកំពុងជំរុញកម្មវិធី និងមជ្ឈមណ្ឌលសហគ្រិនភាព។
ជារួម ការវាយតម្លៃដោយផ្អែកលើទិន្នន័យជាក់ស្តែងតាមរចនាសម្ព័ន្ធ PLS-SEM នេះ អាចជួយគ្រឹះស្ថានអប់រំនៅកម្ពុជាកែលម្អគុណភាពកម្មវិធីសិក្សា និងបង្កើតប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីសហគ្រិនភាពកាន់តែរឹងមាំសម្រាប់យុវជន។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់វាស់ស្ទង់ និងវិភាគទំនាក់ទំនងរវាងអថេរច្រើនក្នុងពេលតែមួយ (ឧទាហរណ៍៖ ឥទ្ធិពលនៃការអប់រំទៅលើការយល់ឃើញ និងចេតនាសហគ្រិន) ជាពិសេសនៅពេលដែលអថេរទាំងនោះមិនអាចវាស់ស្ទង់បានដោយផ្ទាល់ ហើយទាមទារការបង្កើតជាម៉ូដែលរចនាសម្ព័ន្ធស្មុគស្មាញ។ | វាប្រៀបដូចជាការប្រើប្រាស់បណ្តាញបំពង់ទឹកស្មុគស្មាញ ដើម្បីមើលថាតើទឹកហូរពីប្រភពមួយ (ការអប់រំ) ឆ្លងកាត់តម្រង (ការយល់ឃើញ) រហូតទៅដល់គោលដៅ (ចេតនា) ក្នុងកម្រិតណា។ |
| Theory of Planned Behavior (TPB) | ជាទ្រឹស្តីចិត្តសាស្ត្រដែលពន្យល់ថា អាកប្បកិរិយា ឬចេតនារបស់មនុស្សម្នាក់ៗក្នុងការធ្វើអ្វីមួយ ត្រូវបានកំណត់ដោយកត្តាបីយ៉ាងគឺ៖ ឥរិយាបថចំពោះទង្វើនោះ សម្ពាធឬការគាំទ្រពីសង្គមជុំវិញខ្លួន និងការយល់ឃើញពីសមត្ថភាពខ្លួនឯងក្នុងការគ្រប់គ្រងទង្វើនោះ។ | ដូចជាការសម្រេចចិត្តបង្កើតអាជីវកម្ម៖ អ្នកនឹងធ្វើវាលុះត្រាតែអ្នកស្រលាញ់ការរកស៊ី (អាកប្បកិរិយា) គ្រួសារគាំទ្រ (សម្ពាធសង្គម) និងជឿជាក់ថាខ្លួនមានសមត្ថភាពអាចធ្វើបាន (ការយល់ឃើញពីសមត្ថភាព)។ |
| Stimulus-Organism-Response (SOR) Model | ជាម៉ូដែលទ្រឹស្តីដែលពន្យល់ពីរបៀបដែលកត្តាជំរុញពីខាងក្រៅ (Stimulus ដូចជាការអប់រំ) ជះឥទ្ធិពលដល់ស្ថានភាពផ្លូវចិត្ត ឬការយល់ឃើញរបស់មនុស្ស (Organism) ដែលជាលទ្ធផលវាបានផ្លាស់ប្តូរ និងនាំទៅរកការឆ្លើយតប ឬការសម្រេចចិត្តធ្វើសកម្មភាពអ្វីមួយ (Response ដូចជាចេតនាបង្កើតមុខរបរ)។ | ប្រៀបដូចជាការធុំក្លិនម្ហូបឆ្ងាញ់ (កត្តាជំរុញ) ធ្វើឱ្យអ្នកមានអារម្មណ៍ឃ្លាន (ស្ថានភាពផ្លូវចិត្ត) ហើយសម្រេចចិត្តដើរចូលទៅទិញញ៉ាំ (ការឆ្លើយតប)។ |
| Bootstrapping | គឺជាបច្ចេកទេសក្នុងស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ដែលបង្កើតសំណាកគំរូថ្មីៗរាប់ពាន់ដងដោយការទាញយកទិន្នន័យដដែលៗពីសំណាកដើម ដើម្បីសាកល្បងនិងបញ្ជាក់ពីភាពត្រឹមត្រូវ និងកម្រិតជឿជាក់នៃលទ្ធផលសម្មតិកម្ម។ | ប្រៀបដូចជាការភ្លក់ទឹកសម្លរាប់សិបដងនៅកន្លែងផ្សេងៗគ្នាក្នុងឆ្នាំងតែមួយ ដើម្បីប្រាកដថាសម្លនោះពិតជាមានរសជាតិឆ្ងាញ់ស្មើគ្នាមែន ឬគ្រាន់តែជាការចៃដន្យ។ |
| One-way ANOVA | គឺជាការវិភាគស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីប្រៀបធៀបមើលថាតើមានភាពខុសគ្នាយ៉ាងសំខាន់រវាងមធ្យមភាគនៃក្រុមមនុស្សចាប់ពី ៣ ក្រុមឡើងទៅឬអត់ ទៅលើកត្តាអ្វីមួយ (ឧទាហរណ៍ ប្រៀបធៀបចេតនាសហគ្រិនរវាងនិស្សិតមកពីជំនាញផ្សេងៗគ្នា)។ | ប្រៀបដូចជាការវាស់កម្ពស់សិស្សមកពីថ្នាក់រៀន ៣ ផ្សេងគ្នា ដើម្បីបញ្ជាក់ថាតើថ្នាក់មួយណាមានសិស្សខ្ពស់ជាងគេជាមធ្យម ឬក៏ពួកគេមានកម្ពស់ប្រហាក់ប្រហែលគ្នា។ |
| Fornell-Larcker Criterion | ជាលក្ខខណ្ឌវិនិច្ឆ័យក្នុងស្ថិតិ (ពិសេសក្នុងម៉ូដែល PLS-SEM) ដែលប្រើដើម្បីវាស់ស្ទង់សុពលភាពវែកញែក (Discriminant Validity) ពោលគឺដើម្បីធានាថា អថេរដែលវាស់ស្ទង់កត្តាផ្សេងៗគ្នា ពិតជាដាច់ដោយឡែកពីគ្នា មិនត្រួតស៊ីគ្នាឡើយ។ | ដូចជាការធ្វើតេស្តដើម្បីបញ្ជាក់ថា វិញ្ញាសាប្រឡងគណិតវិទ្យា គឺពិតជាវាស់ស្ទង់សមត្ថភាពគិតលេខសុទ្ធសាធ មិនមានលាយឡំការវាស់ស្ទង់សមត្ថភាពអានអក្សរនោះទេ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
