Original Title: Influence of research inclination on research classroom learning behaviour of University of Botswana graduate education students
Source: internationalscholarsjournals.org
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ឥទ្ធិពលនៃចំណូលចិត្តស្រាវជ្រាវទៅលើអាកប្បកិរិយាសិក្សាក្នុងថ្នាក់ស្រាវជ្រាវរបស់និស្សិតបរិញ្ញាបត្រជាន់ខ្ពស់ផ្នែកអប់រំនៅសាកលវិទ្យាល័យ Botswana

ចំណងជើងដើម៖ Influence of research inclination on research classroom learning behaviour of University of Botswana graduate education students

អ្នកនិពន្ធ៖ Mogae Kedikilwe (Educational Foundations, University of Botswana), Moroka Tibone, Magang Kitso

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2015 International Journal of Educational Research and Reviews

វិស័យសិក្សា៖ Education

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះពិនិត្យមើលពីរបៀបដែលចំណូលចិត្តទៅលើវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវ (បរិមាណវិស័យ គុណវិស័យ ឬចម្រុះ) ជះឥទ្ធិពលដល់អាកប្បកិរិយាសិក្សា និងការយល់ឃើញរបស់និស្សិតបរិញ្ញាបត្រជាន់ខ្ពស់ផ្នែកអប់រំ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្ទង់មតិ និងការវិភាគទិន្នន័យតាមបែបស្ថិតិ ដើម្បីសាកល្បងសម្មតិកម្មចំនួនប្រាំពីរ។

ការស្ទង់មតិលើនិស្សិតបរិញ្ញាបត្រជាន់ខ្ពស់ចំនួន ៧៩នាក់ (Survey of 79 graduate students)
ការវិភាគវ៉ារ្យ៉ង់មួយទិស (One-way ANOVA)
ការធ្វើតេស្តការខុសគ្នាមានអត្ថន័យតិចតួចបំផុត (Least Significant Difference - LSD post-hoc analysis)

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

និស្សិតដែលនិយមវិធីសាស្ត្របរិមាណវិស័យ (Quantitative) ចាត់ទុកការស្រាវជ្រាវថាមានប្រយោជន៍ខ្លាំងជាងនិស្សិតដែលនិយមវិធីសាស្ត្រគុណវិស័យ (Qualitative)។
ការយល់ឃើញថាវគ្គសិក្សាស្រាវជ្រាវបង្កឱ្យមានការថប់បារម្ភ (Anxiety) មិនមានភាពខុសគ្នាគួរឱ្យកត់សម្គាល់រវាងនិស្សិតដែលមានចំណូលចិត្តស្រាវជ្រាវខុសគ្នានោះទេ។
និស្សិតដែលនិយមការស្រាវជ្រាវគុណវិស័យ ចាត់ទុកមុខវិជ្ជាស្រាវជ្រាវថាមានភាពតានតឹងនិងទាមទារការខិតខំប្រឹងប្រែងខ្លាំង (Demanding) ជាងគេ ហើយពួកគេរៀនមុខវិជ្ជានេះតែកាលណាវាជាមុខវិជ្ជាកាតព្វកិច្ចប៉ុណ្ណោះ។

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method)	គុណសម្បត្តិ (Pros)	គុណវិបត្តិ (Cons)	លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Quantitative Research Orientation ចំណូលចិត្តស្រាវជ្រាវបរិមាណវិស័យ (Quantitative)	និស្សិតមើលឃើញពីអត្ថប្រយោជន៍នៃការស្រាវជ្រាវខ្ពស់ ព្រមទាំងមានឆន្ទៈរៀនវគ្គស្រាវជ្រាវបន្ថែមទោះបីវាមិនមែនជាកាតព្វកិច្ចក៏ដោយ។	និស្សិតអាចនឹងមិនសូវឱ្យតម្លៃលើការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅតាមបែបបរិយាយ ដែលមិនអាចវាស់វែងជាតួលេខបាន។ ពួកគេច្រើនគិតថាការស្រាវជ្រាវគួរតែជាកាតព្វកិច្ចសម្រាប់គ្រូទាំងអស់។	ចាត់ទុកការស្រាវជ្រាវថាមានប្រយោជន៍ខ្លាំង (Mean=75.529) និងមានឆន្ទៈខ្ពស់ក្នុងការរៀនមុខវិជ្ជាបន្ថែមក្រៅពីកាតព្វកិច្ច (Mean=6.235) លេចធ្លោជាងអ្នកនិយមគុណវិស័យ (p < 0.05)។
Qualitative Research Orientation ចំណូលចិត្តស្រាវជ្រាវគុណវិស័យ (Qualitative)	ផ្តោតសំខាន់លើការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅនិងការបកស្រាយអត្ថន័យពីបទពិសោធន៍រស់នៅ និងបរិបទជាក់លាក់ ទោះជាឯកសារនេះបង្ហាញពីទស្សនៈអវិជ្ជមានច្រើនរបស់និស្សិតក៏ដោយ។	និស្សិតចាត់ទុកមុខវិជ្ជាស្រាវជ្រាវថាជារឿងទាមទារការខិតខំខ្លាំង មិនសូវមានប្រយោជន៍ និងយល់ថាវាពុំសូវពាក់ព័ន្ធនឹងវិជ្ជាជីវៈរបស់ខ្លួន។ ពួកគេរៀនមុខវិជ្ជានេះតែកាលណាជាកាតព្វកិច្ចប៉ុណ្ណោះ។	ចាត់ទុកមុខវិជ្ជាស្រាវជ្រាវថាមានភាពតានតឹងនិងទាមទារកម្លាំងខ្លាំងបំផុត (Demanding) ជាមួយនឹងមធ្យមភាគ Mean=10.065 ធៀបនឹងបរិមាណវិស័យ Mean=8.588 (p=0.019)។
Mixed-Model Research Orientation ចំណូលចិត្តស្រាវជ្រាវវិធីសាស្ត្រចម្រុះ (Mixed-Model)	ផ្តល់តុល្យភាពក្នុងការស្រាវជ្រាវ។ និស្សិតក្រុមនេះមើលឃើញថាការស្រាវជ្រាវមានភាពពាក់ព័ន្ធយ៉ាងខ្លាំងទៅនឹងជីវិតវិជ្ជាជីវៈជាក់ស្តែងរបស់ពួកគេ។	ទាមទារឱ្យមានការយល់ដឹងទាំងផ្នែកស្ថិតិ និងការវិភាគបែបបរិយាយ ដែលអាចស៊ីពេលនិងកម្លាំងច្រើនក្នុងការសិក្សាទម្រង់ទាំងពីរ។	យល់ឃើញថាការស្រាវជ្រាវពិតជាមានភាពពាក់ព័ន្ធនឹងវិជ្ជាជីវៈរបស់ខ្លួនជាងនិស្សិតនិយមគុណវិស័យ (Mean=1.483, ពិន្ទុទាបតំណាងឱ្យការមិនយល់ស្របនឹងពាក្យថា 'irrelevant')។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតពីការចំណាយហិរញ្ញវត្ថុទេ ប៉ុន្តែបានសង្កត់ធ្ងន់លើបន្ទុកពេលវេលា សម្ពាធផ្លូវចិត្តរបស់និស្សិត និងតម្រូវការជំនាញកម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យ។

Software: ត្រូវការកម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិ (ឧទាហរណ៍: SPSS ដែលបានលើកឡើងក្នុងអត្ថបទ) សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យបរិមាណ ដែលតែងតែបង្កការលំបាកដល់និស្សិតនិយមគុណវិស័យ។
Dataset: ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យស្ទង់មតិពីនិស្សិតបរិញ្ញាបត្រជាន់ខ្ពស់ចំនួន ៧៨នាក់។
Expertise: ទាមទារសាស្ត្រាចារ្យ ឬអ្នកដឹកនាំស្រាវជ្រាវដែលមានជំនាញប្រកបដោយតុល្យភាព មិនលម្អៀងទៅរកវិធីសាស្ត្រណាមួយ ដើម្បីណែនាំនិស្សិតឱ្យត្រូវនឹងប្រធានបទស្រាវជ្រាវពិតប្រាកដ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅសាកលវិទ្យាល័យ Botswana ដោយប្រើប្រាស់សំណាកនិស្សិតបរិញ្ញាបត្រជាន់ខ្ពស់ផ្នែកអប់រំចំនួន ៧៨នាក់ ដែលជាទំហំសំណាកតូចនិងស្ថិតក្នុងបរិបទអាហ្វ្រិក។ ទោះបីជាមានដែនកំណត់ផ្នែកភូមិសាស្ត្រនិងវប្បធម៌ក្តី ប៉ុន្តែបញ្ហានេះឆ្លុះបញ្ចាំងពីស្ថានភាពនៅកម្ពុជា ដែលនិស្សិតបរិញ្ញាបត្រជាន់ខ្ពស់ភាគច្រើនតែងតែមានការភ័យខ្លាចចំពោះមុខវិជ្ជាស្រាវជ្រាវ និងស្ថិតិ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

លទ្ធផលនៃការសិក្សានេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីសិក្សា និងគរុកោសល្យបង្រៀនមុខវិជ្ជាស្រាវជ្រាវនៅតាមគ្រឹះស្ថានឧត្តមសិក្សានៅកម្ពុជា។

National Institute of Education (NIE): អាចប្រើប្រាស់ព័ត៌មាននេះដើម្បីកែសម្រួលវិធីសាស្ត្របង្រៀនមុខវិជ្ជាស្រាវជ្រាវដល់គរុនិស្សិតកម្រិតឧត្តម ដោយកាត់បន្ថយការភ័យខ្លាចលើការគណនាស្ថិតិ និងលើកកម្ពស់ការយល់ដឹងពីតម្លៃនៃការស្រាវជ្រាវក្នុងវិជ្ជាជីវៈគ្រូបង្រៀន។
University Graduate Programs (e.g., RUPP, RUA): សាកលវិទ្យាល័យនានាអាចរៀបចំកម្មវិធីតម្រង់ទិស (Orientation) ដើម្បីណែនាំអំពីវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវចម្រុះតាំងពីដើមទី ចៀសវាងការលម្អៀង ឬការយល់ច្រឡំរបស់និស្សិតតាមរយៈមិត្តភក្តិ ឬសាស្ត្រាចារ្យ។
Teacher Training & Action Research: ជំរុញឱ្យគ្រូបង្រៀននៅកម្ពុជាធ្វើការស្រាវជ្រាវសកម្មភាព (1st-person action research) នៅក្នុងថ្នាក់រៀនផ្ទាល់ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាសិក្សារបស់សិស្ស ដូចដែលឯកសារបានផ្តល់អនុសាសន៍។

សរុបមក ការយល់ដឹងពីចំណូលចិត្តនិងការភ័យខ្លាចរបស់និស្សិតអាចជួយសាកលវិទ្យាល័យនៅកម្ពុជាបង្កើតបរិយាកាសសិក្សាដែលកាន់តែមានភាពទាក់ទាញ កាត់បន្ថយសម្ពាធ និងជំរុញវប្បធម៌ស្រាវជ្រាវពិតប្រាកដ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

វាយតម្លៃចំណូលចិត្តនិងកម្រិតថប់បារម្ភតាំងពីដើមទី: សាស្ត្រាចារ្យគួរបង្កើតការស្ទង់មតិខ្លីមួយនៅដើមឆមាស (ឧទាហរណ៍ប្រើ Google Forms) ដើម្បីដឹងពីចំណូលចិត្តរវាងបរិមាណនិងគុណវិស័យ ព្រមទាំងកំណត់កម្រិតនៃការថប់បារម្ភរបស់និស្សិត ដើម្បីរៀបចំវិធីសាស្ត្របង្រៀនឱ្យបានស្របគ្នា។
បង្រៀនវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវដោយមិនលម្អៀង: អ្នកដឹកនាំស្រាវជ្រាវ (Supervisors) ត្រូវបង្ហាញពីគុណតម្លៃនៃវិធីសាស្ត្រទាំងបី (Quantitative, Qualitative, Mixed-Model) ដោយស្មើភាពគ្នា និងអនុញ្ញាតឱ្យ 'បញ្ហាស្រាវជ្រាវ (Research Problem)' ជាអ្នកកំណត់វិធីសាស្ត្រ មិនមែនចំណូលចិត្តផ្ទាល់ខ្លួនឡើយ។
ផ្តល់វគ្គបំប៉នកម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យ (Software Training): រៀបចំវគ្គសិក្សាបន្ថែមស្តីពីការប្រើប្រាស់កម្មវិធី SPSS សម្រាប់អ្នករៀនបរិមាណវិស័យ និង NVivo ឬឧបករណ៍បំប្លែងកូដអត្ថបទ សម្រាប់អ្នករៀនគុណវិស័យ ដើម្បីកាត់បន្ថយភាពតានតឹងនិងការយល់ថាការស្រាវជ្រាវជារឿងពិបាកខ្លាំង។
ជំរុញការធ្វើស្រាវជ្រាវសកម្មភាពក្នុងថ្នាក់រៀន: លើកទឹកចិត្តនិស្សិតគរុកោសល្យឱ្យអនុវត្ត Action Research ខ្នាតតូចនៅក្នុងការចុះកម្មសិក្សាបង្រៀនរបស់ពួកគេ ដើម្បីឱ្យពួកគេមើលឃើញពីភាពពាក់ព័ន្ធដោយផ្ទាល់រវាងការស្រាវជ្រាវនិងការអភិវឌ្ឍវិជ្ជាជីវៈជាគ្រូបង្រៀនរបស់ខ្លួន។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស	ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation)	និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Research inclination / Research orientation (ទំនោរ ឬចំណូលចិត្តស្រាវជ្រាវ)	ទំនោរ ឬការពេញចិត្តពីធម្មជាតិរបស់និស្សិត ឬអ្នកស្រាវជ្រាវទៅលើវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវជាក់លាក់ណាមួយ (ដូចជាបរិមាណវិស័យ គុណវិស័យ ឬចម្រុះ) ដែលជះឥទ្ធិពលដល់របៀបដែលពួកគេរៀន ជ្រើសរើសប្រធានបទ និងធ្វើការស្រាវជ្រាវ។	ដូចជាការដែលចុងភៅម្នាក់ចូលចិត្តប្រើកាំបិតប៉័ងតោជាងកាំបិតតូច ព្រោះគាត់ធ្លាប់ដៃនិងទុកចិត្តលើវាជាង ទោះបីជាមុខម្ហូបខ្លះតម្រូវឱ្យប្រើកាំបិតតូចក៏ដោយ។
Quantitative research (ការស្រាវជ្រាវបរិមាណវិស័យ)	វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវដែលផ្តោតលើការប្រមូលទិន្នន័យជាតួលេខ និងប្រើប្រាស់រូបមន្តគណិតវិទ្យាឬស្ថិតិដើម្បីវិភាគរកលទ្ធផល សាកល្បងសម្មតិកម្ម និងធ្វើការសន្និដ្ឋានជាទូទៅ។	ដូចជាការរាប់ចំនួនសិស្សដែលប្រឡងជាប់ដើម្បីវាយតម្លៃគុណភាពសាលាជារួម ដោយផ្អែកលើតួលេខច្បាស់លាស់។
Qualitative research (ការស្រាវជ្រាវគុណវិស័យ)	វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវដែលផ្តោតលើការប្រមូលទិន្នន័យជាអត្ថបទ ពាក្យសម្ដី ឬការសង្កេតដោយផ្ទាល់ ដើម្បីស្វែងយល់ឱ្យបានស៊ីជម្រៅពីអត្ថន័យ បទពិសោធន៍ និងអាកប្បកិរិយារបស់មនុស្ស ក្នុងបរិបទជាក់លាក់ណាមួយ។	ដូចជាការសម្ភាសន៍សិស្សម្នាក់ៗឱ្យរៀបរាប់ពីមូលហេតុដែលពួកគេចូលចិត្តរៀនគណិតវិទ្យា ដើម្បីយល់ពីអារម្មណ៍ពិតរបស់ពួកគេ ជំនួសឱ្យការគ្រាន់តែរាប់ចំនួនអ្នកចូលចិត្ត។
Mixed-model research (ការស្រាវជ្រាវវិធីសាស្ត្រចម្រុះ)	ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវបរិមាណវិស័យ (តួលេខ) និងគុណវិស័យ (អត្ថបទ) នៅក្នុងការសិក្សាតែមួយ ដើម្បីទទួលបានទិន្នន័យគ្រប់ជ្រុងជ្រោយ និងលទ្ធផលដែលរឹងមាំ និងអាចបកស្រាយបានកាន់តែច្បាស់។	ដូចជាគ្រូពេទ្យដែលមិនត្រឹមតែវាស់កម្តៅអ្នកជំងឺ (ប្រើតួលេខ) តែថែមទាំងសាកសួរពីអាការៈនិងអារម្មណ៍អ្នកជំងឺ (ប្រើពាក្យសម្តី) ដើម្បីធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។
Self-efficacy (ជំនឿជាក់លើសមត្ថភាពខ្លួនឯង)	ជំនឿជាក់របស់បុគ្គលម្នាក់ៗទៅលើសមត្ថភាពរបស់ខ្លួនក្នុងការបំពេញកិច្ចការ ឬជម្នះឧបសគ្គណាមួយឱ្យបានជោគជ័យ ដែលវាជះឥទ្ធិពលផ្ទាល់ដល់កម្រិតនៃការខិតខំប្រឹងប្រែង ការតាំងចិត្ត និងលទ្ធផលការងាររបស់ពួកគេ។	ដូចជាកីឡាករដែលជឿជាក់ក្នុងចិត្តថាខ្លួនអាចរត់ដល់ទី ទោះបីជាហត់យ៉ាងណាក៏នៅតែខំប្រឹងបន្តរហូតដល់ចប់ដោយមិនបោះបង់។
Analysis of Variance - ANOVA (ការវិភាគវ៉ារ្យ៉ង់)	វិធីសាស្ត្រស្ថិតិមួយប្រភេទដែលប្រើសម្រាប់ប្រៀបធៀបមធ្យមភាគ (mean) នៃក្រុមទិន្នន័យចាប់ពីបីឡើងទៅ ដើម្បីចង់ដឹងថាតើក្រុមទាំងនោះមានភាពខុសគ្នាគួរឱ្យកត់សម្គាល់តាមបែបស្ថិតិ (significant difference) ដែរឬទេ។	ដូចជាការប្រៀបធៀបពិន្ទុជាមធ្យមរបស់សិស្សថ្នាក់ទីA ទីB និងទីC ដើម្បីមើលថាតើថ្នាក់ទាំងបីនេះពិតជារៀនពូកែខុសគ្នាដាច់មែនឬអត់។
Post-hoc LSD analysis (ការវិភាគ LSD ក្រោយការសាកល្បង)	ជាការធ្វើតេស្តស្ថិតិបន្ថែម (Least Significant Difference) ក្រោយពេលធ្វើការវិភាគ ANOVA រួចហើយឃើញថាមានភាពខុសគ្នា គោលបំណងគឺដើម្បីស្វែងរកឱ្យច្បាស់ថាតើក្រុមមួយណាពិតជាមានភាពខុសគ្នាពីក្រុមមួយណាប្រាកដ។	បន្ទាប់ពីដឹងថាថ្នាក់ទាំងបី (A, B, C) មានកម្រិតសិស្សពូកែខុសគ្នា ការវិភាគនេះប្រៀបដូចជាការផ្ទៀងផ្ទាត់បញ្ជាក់ថា តើថ្នាក់ A ពូកែជាង B ឬ B ពូកែជាង C ឱ្យប្រាកដ។
Action research (ការស្រាវជ្រាវសកម្មភាព)	ការស្រាវជ្រាវដែលធ្វើឡើងដោយអ្នកអនុវត្តផ្ទាល់ (ឧទាហរណ៍៖ គ្រូបង្រៀន) នៅក្នុងបរិស្ថានការងាររបស់ពួកគេផ្ទាល់ (ក្នុងថ្នាក់រៀន) ដើម្បីរកដំណោះស្រាយជាក់ស្តែងចំពោះបញ្ហាប្រឈម និងដើម្បីកែលម្អគុណភាពការងាររបស់ខ្លួនជាប្រចាំ។	ដូចជាជាងជួសជុលឡានសាកល្បងប្តូរវិធីសាស្ត្រជួសជុលថ្មីមួយ ហើយសង្កេតមើលថាតើឡានដើរស្រួលជាងមុនឬអត់ ដើម្បីយកជាបទពិសោធន៍កែច្នៃការជួសជុលលើកក្រោយៗទៀត។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖