Original Title: The development of mathematics learning achievement on addition and subtraction by using skill exercises For students in grade 1
Source: elementary.kpru.ac.th
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការអភិវឌ្ឍសមិទ្ធផលនៃការសិក្សាគណិតវិទ្យាលើការបូក និងដកដោយប្រើប្រាស់លំហាត់ជំនាញសម្រាប់សិស្សថ្នាក់ទី១

ចំណងជើងដើម៖ The development of mathematics learning achievement on addition and subtraction by using skill exercises For students in grade 1

អ្នកនិពន្ធ៖ Pornpimon Panyamanee (Kamphaeng Phet Rajabhat University), Montree Linphoo (Kamphaeng Phet Rajabhat University)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2022

វិស័យសិក្សា៖ Education

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការយល់ដឹង និងការគណនាគណិតវិទ្យា (ការបូក និងដក) របស់សិស្សថ្នាក់ទី១ ដែលទាមទារឱ្យមានវិធីសាស្ត្របង្រៀនជាក់ស្តែង ដើម្បីពង្រឹងការយល់ដឹង និងបង្កើនសមិទ្ធផលសិក្សាឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើង។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះត្រូវបានអនុវត្តតាមរយៈការស្រាវជ្រាវបរិមាណដោយការសាកល្បងជាមួយសិស្សថ្នាក់ទី១ ចំនួន១២នាក់ ដោយប្រើប្រាស់លំហាត់ជំនាញនិងការវាយតម្លៃលទ្ធផលមុន-ក្រោយ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Pre-Intervention Baseline (Pre-test)
ការសិក្សាមុនពេលប្រើប្រាស់លំហាត់ជំនាញ (Pre-test)
ងាយស្រួលនិងចំណាយពេលតិចក្នុងការវាយតម្លៃកម្រិតយល់ដឹងជាមូលដ្ឋានរបស់សិស្សមុនពេលចាប់ផ្តើមមេរៀន។ ទម្រង់នៃការរៀនបែបប្រពៃណីអាចធ្វើឱ្យសិស្សខ្វះការចាប់អារម្មណ៍និងការលើកទឹកចិត្តក្នុងការរៀនសូត្រ ដែលនាំឱ្យលទ្ធផលសិក្សាទាប។ ពិន្ទុមធ្យមមុនការសិក្សាគឺត្រឹមតែ ៨.៥៨ លើ ១៥ តែប៉ុណ្ណោះ។
Skill Exercises Intervention (Post-test)
ការសិក្សាដោយប្រើប្រាស់លំហាត់ជំនាញ (Post-test)
ជួយជំរុញចំណាប់អារម្មណ៍របស់សិស្ស ធ្វើឱ្យអរូបីនៃគណិតវិទ្យាក្លាយជាភាពងាយយល់ និងអាចអនុវត្តជាក់ស្តែងបាន។ ទាមទារពេលវេលាច្រើនពីលោកគ្រូអ្នកគ្រូក្នុងការរៀបចំ ស្រាវជ្រាវ និងបង្កើតសម្ភារៈលំហាត់ជំនាញឱ្យបានត្រឹមត្រូវនិងទាក់ទាញ។ ពិន្ទុមធ្យមក្រោយការសិក្សាកើនដល់ ១២.០៨ លើ ១៥ ហើយអត្រាប្រសិទ្ធភាព E1/E2 សម្រេចបាន ៨៦.៦៧/៨០.៥៦។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រនេះមិនតម្រូវឱ្យមានធនធានបច្ចេកវិទ្យាខ្ពស់នោះទេ ប៉ុន្តែទាមទារការផ្តោតសំខាន់លើការរៀបចំសម្ភារៈបង្រៀននិងពេលវេលារបស់គ្រូ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅសាលាបឋមសិក្សា Nong Buarat Bamrung ក្នុងខេត្ត Kamphaeng Phet ប្រទេសថៃ ជាមួយនឹងទំហំសំណាកតូចបំផុត (សិស្សត្រឹមតែ ១២ នាក់) ដែលត្រូវបានជ្រើសរើសដោយវិធីចៃដន្យតាមគោលដៅ (Purposive Sampling)។ ដោយសារបរិបទវប្បធម៌ និងប្រព័ន្ធអប់រំនៅប្រទេសថៃមានភាពស្រដៀងគ្នាខ្លះជាមួយកម្ពុជា វិធីសាស្ត្រនេះអាចយកមកសាកល្បងបាន ប៉ុន្តែគួរតែពង្រីកទំហំសំណាកឱ្យបានធំ និងចម្រុះតំបន់ (ទីក្រុង និងជនបទ) ដើម្បីធានាបាននូវភាពជឿជាក់ខ្ពស់មុននឹងអនុវត្តទូទាំងប្រទេសកម្ពុជា។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រនៃការប្រើប្រាស់លំហាត់ជំនាញដែលរចនាឡើងយ៉ាងយកចិត្តទុកដាក់ គឺមានអត្ថប្រយោជន៍ និងភាពស័ក្តិសមខ្ពស់សម្រាប់ការអប់រំបឋមសិក្សានៅកម្ពុជា។

ជារួម ការផ្លាស់ប្តូរពីការបង្រៀនទ្រឹស្តីសុទ្ធសាធ មកប្រើប្រាស់លំហាត់ជំនាញដែលទាក់ទាញ គឺជាការវិនិយោគចំណាយទាបតែផ្តល់ផលចំណេញខ្ពស់ក្នុងការលើកកម្ពស់គុណភាពអប់រំគណិតវិទ្យាថ្នាក់បឋមសិក្សានៅកម្ពុជា។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាពីកម្មវិធីសិក្សានិងកំណត់បញ្ហាគោលដៅ: ពិនិត្យមើលកម្មវិធីសិក្សាគណិតវិទ្យាថ្នាក់ទី១ របស់ក្រសួងអប់រំ (MoEYS) និងកំណត់ចំណុចខ្សោយរបស់សិស្សទាក់ទងនឹងការបូកនិងដក ដើម្បីដឹងពីកម្រិតលំបាកដែលត្រូវដោះស្រាយ។
  2. រចនានិងបង្កើតឈុតលំហាត់ជំនាញ: បង្កើតឈុតលំហាត់ជំនាញជាជំហានៗដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធីរចនាងាយៗដូចជា CanvaMicrosoft Word ដោយបញ្ចូលរូបភាពទាក់ទាញ ពណ៌ចម្រុះ និងខ្លឹមសារងាយយល់ស្របតាមចិត្តសាស្ត្រកុមារ។
  3. វាយតម្លៃគុណភាពមាតិកាជាមុន (IOC): បញ្ជូនការរចនាលំហាត់ជំនាញ និងផែនការបង្រៀនទៅកាន់អ្នកជំនាញ ឬគ្រូដែលមានបទពិសោធន៍ ដើម្បីវាយតម្លៃភាពត្រឹមត្រូវនៃមាតិកា និងភាពស៊ីចង្វាក់គ្នា (Index of Item Objective Congruence) មុននឹងយកទៅបង្រៀនសិស្ស។
  4. ធ្វើតេស្តសាកល្បងនិងវិភាគទិន្នន័យ: សាកល្បងបង្រៀនដោយប្រើលំហាត់ទាំងនេះជាមួយក្រុមសិស្សតូចមួយ។ អនុវត្តការធ្វើតេស្តមុននិងក្រោយ (Pre-test/Post-test) រួចប្រើប្រាស់កម្មវិធី SPSSMicrosoft Excel ដើម្បីគណនាមធ្យមភាគ តេស្ត T-test និងប្រសិទ្ធភាព E1/E2។
  5. វាស់ស្ទង់ការពេញចិត្តសិស្សនិងកែលម្អ: បង្កើតកម្រងសំណួរងាយៗដោយប្រើប្រាស់រូបអារម្មណ៍ (Emoji) ដើម្បីឱ្យកុមារងាយស្រួលវាយតម្លៃពីការពេញចិត្តរបស់ពួកគេ ហើយយកទិន្នន័យនោះមកកែលម្អលំហាត់ជំនាញសម្រាប់វគ្គសិក្សាបន្ទាប់។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Efficiency criteria (E1/E2) ជារង្វាស់សម្រាប់វាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពនៃមេរៀន សម្ភារៈ ឬលំហាត់បង្រៀន។ E1 (Efficiency of Process) គឺជាភាគរយពិន្ទុមធ្យមដែលសិស្សទទួលបានពីការធ្វើលំហាត់កំឡុងពេលរៀន ចំណែក E2 (Efficiency of Product) គឺជាភាគរយពិន្ទុមធ្យមដែលសិស្សទទួលបានពីការប្រឡងក្រោយពេលបញ្ចប់មេរៀន។ ការសម្រេចបានលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ ៨០/៨០ (80/80 criteria) មានន័យថាសិស្សអាចធ្វើបានពិន្ទុយ៉ាងហោចណាស់ ៨០% ទាំងក្នុងពេលអនុវត្ត និងពេលប្រឡងបញ្ចប់។ ដូចជាការវាយតម្លៃរូបមន្តធ្វើនំថ្មីមួយ ដោយទាមទារឱ្យនំ ៨០% មើលទៅល្អនៅពេលកំពុងលាយម្សៅ (E1) និង ៨០% ទៀតមានរសជាតិឆ្ងាញ់នៅពេលដុតឆ្អិន (E2) ដើម្បីបញ្ជាក់ថារូបមន្តនោះពិតជាមានប្រសិទ្ធភាព។
Index of Item Objective Congruence (IOC) ជាសន្ទស្សន៍ស្ថិតិមួយដែលគេប្រើប្រាស់ដើម្បីវាស់ស្ទង់ភាពត្រឹមត្រូវនៃមាតិកា (Content Validity) នៃឧបករណ៍ស្រាវជ្រាវ (ដូចជាកម្រងសំណួរ ឬវិញ្ញាសាប្រឡង)។ វាត្រូវបានវាយតម្លៃដោយក្រុមអ្នកជំនាញ (យ៉ាងតិច៣នាក់) ដើម្បីពិនិត្យមើលថាតើសំណួរនីមួយៗពិតជាបានវាស់វែងចំគោលបំណងដែលចង់វាស់វែងពិតប្រាកដឬទេ ដោយពិន្ទុលើសពី ០.៥ ទើបចាត់ទុកថាអាចទទួលយកបាន។ ដូចជាការអញ្ជើញចុងភៅជំនាញ៣នាក់មកភ្លក់មុខម្ហូបមួយមុខ ដើម្បីបញ្ជាក់ថាវាពិតជាមានរសជាតិជា "សម្លម្ជូរគ្រឿង" យ៉ាងពិតប្រាកដមែន មុននឹងយកវាទៅបម្រើភ្ញៀវ។
Purposive sampling ជាវិធីសាស្ត្រជ្រើសរើសក្រុមសំណាក (សិស្ស) សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវ ដោយមិនប្រើការចាប់ឆ្នោត ឬជ្រើសរើសដោយចៃដន្យឡើយ ប៉ុន្តែអ្នកស្រាវជ្រាវជាអ្នកជ្រើសរើសដោយផ្ទាល់ផ្អែកលើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យជាក់លាក់ណាមួយ (ដូចជាកម្រិតចំណេះដឹង លទ្ធផលសិក្សា ឬបញ្ហាជាក់លាក់ដែលសិស្សកំពុងជួបប្រទះ) ដែលស្របទៅនឹងគោលបំណងនៃការសិក្សា។ ដូចជាការជ្រើសរើសសិស្សដែលរត់លឿនជាងគេក្នុងថ្នាក់ដោយផ្ទាល់ ដើម្បីតំណាងសាលាទៅប្រកួតកីឡា ដោយមិនចាំបាច់ចាប់ឆ្នោតយកសិស្សណាម្នាក់នោះទេ។
Statistical significance (at .05) ជាការបញ្ជាក់តាមរយៈការគណនាស្ថិតិថា លទ្ធផលដែលទទួលបាន (ឧទាហរណ៍ ការកើនឡើងនៃពិន្ទុរបស់សិស្សក្រោយការសិក្សា) គឺពិតជាកើតឡើងដោយសារវិធីសាស្ត្របង្រៀនថ្មី ពោលគឺមិនមែនកើតឡើងដោយការចៃដន្យនោះទេ។ កម្រិត .05 (ឬ ៥%) មានន័យថា អ្នកស្រាវជ្រាវមានទំនុកចិត្ត ៩៥% ថាលទ្ធផលនេះជារឿងពិត ហើយមានឱកាសត្រឹមតែ ៥% ប៉ុណ្ណោះដែលវាអាចកើតឡើងដោយចៃដន្យ។ ដូចជាការទាត់បាល់ចូលទី ១០០ដង ហើយចូលដល់ទៅ ៩៥ដង ដែលបញ្ជាក់ថាអ្នកពិតជាមានជំនាញទាត់បាល់មែន មិនមែនចូលដោយសារតែសំណាង ឬចៃដន្យនោះទេ។
Standard Deviation (S.D.) ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលបង្ហាញពីកម្រិតនៃភាពពង្រាយ ឬគម្លាតនៃទិន្នន័យនីមួយៗធៀបនឹងតួលេខមធ្យមភាគ (Mean)។ ប្រសិនបើតម្លៃ S.D. មានទំហំតូច មានន័យថាពិន្ទុរបស់សិស្សម្នាក់ៗមានកម្រិតប្រហាក់ប្រហែលគ្នាជិតៗពិន្ទុមធ្យម មិនសូវមានសិស្សដែលពូកែដាច់ ឬខ្សោយដាច់ពីគ្នាឆ្ងាយនោះទេ។ ដូចជាកម្ពស់របស់សិស្សក្នុងថ្នាក់ បើ S.D. តូច មានន័យថាសិស្សក្នុងថ្នាក់នោះមានកម្ពស់ប្រហាក់ប្រហែលគ្នាទាំងអស់ មិនសូវមានអ្នកតឿពេក ឬខ្ពស់ពេកខុសគេឡើយ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖