Original Title: Statistical relationship between the performance of students in shorthand and typing: case study of Akwa Ibom State Polytechnic, Ikot Ekpene, Nigeria
Source: internationalscholarsjournals.org
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ទំនាក់ទំនងស្ថិតិរវាងលទ្ធផលសិក្សារបស់និស្សិតលើមុខវិជ្ជាសរសេរកាត់ និងវាយអត្ថបទ៖ ករណីសិក្សានៅវិទ្យាស្ថានបច្ចេកទេស Akwa Ibom State Polytechnic ទីក្រុង Ikot Ekpene ប្រទេសនីហ្សេរីយ៉ា

ចំណងជើងដើម៖ Statistical relationship between the performance of students in shorthand and typing: case study of Akwa Ibom State Polytechnic, Ikot Ekpene, Nigeria

អ្នកនិពន្ធ៖ E. N. Eddy (National Office for Technology Acquisition and Promotion, Nigeria), E. E. Akpan (Federal Polytechnic, Nasarawa, Nigeria)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2019, International Journal of Education Research and Reviews

វិស័យសិក្សា៖ Education

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះធ្វើការស្រាវជ្រាវពីទំនាក់ទំនងរវាងលទ្ធផលសិក្សារបស់និស្សិតលើមុខវិជ្ជាសរសេរកាត់ (Shorthand) និងការវាយអត្ថបទ (Typing) ដោយសារតែជំនាញទាំងពីរនៅតែជាតម្រូវការចាំបាច់សម្រាប់វិជ្ជាជីវៈលេខាធិការ ទោះបីជាមានការរីកចម្រើនខាងបច្ចេកវិទ្យាក៏ដោយ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ការវិភាគស្ថិតិលើទិន្នន័យពិន្ទុ និងលទ្ធផលស្ទង់មតិរបស់និស្សិតដើម្បីវាយតម្លៃទំនាក់ទំនងនៃមុខវិជ្ជាទាំងពីរ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
T-test Analysis
ការវិភាគប្រៀបធៀប T-test
ងាយស្រួលក្នុងការប្រៀបធៀបមធ្យមភាគពិន្ទុនៃក្រុមទាំងពីរ ដើម្បីរកមើលភាពខុសគ្នាជាលក្ខណៈស្ថិតិ។ មិនអាចបង្ហាញពីកម្រិតនៃទំនាក់ទំនង ឬការពឹងផ្អែកគ្នារវាងអថេរទាំងពីរបានលម្អិតនោះទេ។ មិនមានភាពខុសគ្នាគួរឱ្យកត់សម្គាល់រវាងលទ្ធផលសិក្សាមុខវិជ្ជាវាយអត្ថបទ និងសរសេរកាត់ទេ (t = 0.38333)។
Pearson Correlation & Regression
ការវិភាគទំនាក់ទំនង និងតំរែតំរង់
បង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ពីទិសដៅនៃទំនាក់ទំនង និងកម្រិតនៃឥទ្ធិពលដែលមុខវិជ្ជាមួយជះទៅលើមុខវិជ្ជាមួយទៀត។ ទាមទារទិន្នន័យជាលេខ (Numerical data) គ្រប់គ្រាន់ និងច្បាស់លាស់ដើម្បីធានាភាពសុក្រឹតនៃលទ្ធផល។ មានទំនាក់ទំនងវិជ្ជមានយ៉ាងសំខាន់ (r=0.545) និងទំហំឥទ្ធិពលធំ (d=1.3) ដែលបង្ហាញថាមុខវិជ្ជាទាំងពីរគាំទ្រគ្នាទៅវិញទៅមក។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះមិនតម្រូវឱ្យមានធនធានស្មុគស្មាញកម្រិតខ្ពស់នោះទេ ប៉ុន្តែចាំបាច់ត្រូវមានកម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិ និងទិន្នន័យពិន្ទុជាក់ស្តែងរបស់និស្សិត។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងតាំងពីចន្លោះឆ្នាំ២០០៥-២០០៦ ដោយផ្តោតតែលើនិស្សិតចំនួន ៨៤នាក់ នៅវិទ្យាស្ថានបច្ចេកទេស Akwa Ibom State Polytechnic ប្រទេសនីហ្សេរីយ៉ា។ ទិន្នន័យនេះមានទំហំតូច និងមានភាពហួសសម័យបន្តិច ដោយហេតុថាបច្ចុប្បន្នការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា និងកុំព្យូទ័រជំនួសការសរសេរកាត់មានភាពទូលំទូលាយ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការទាញយកលទ្ធផលនេះមកអនុវត្តផ្ទាល់ត្រូវធ្វើឡើងដោយពិចារណាលើការវិវឌ្ឍនៃកម្មវិធីសិក្សា និងបរិស្ថានបច្ចេកវិទ្យាបច្ចុប្បន្ន។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះបីជាការសរសេរកាត់ (Shorthand) លែងសូវពេញនិយម ប៉ុន្តែវិធីសាស្ត្រនៃការស្រាវជ្រាវនេះមានប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការវាយតម្លៃកម្មវិធីសិក្សាជំនាញវិជ្ជាជីវៈនៅកម្ពុជា។

ជារួម ក្របខណ្ឌនៃការវិភាគស្ថិតិនេះ គឺជាឧបករណ៍ដ៏ល្អមួយដែលអាចជួយដល់គ្រឹះស្ថានអប់រំនៅកម្ពុជា ក្នុងការវាយតម្លៃ និងកែសម្រួលមុខវិជ្ជាដែលមានទំនាក់ទំនងគ្នា ដើម្បីធានាគុណភាពនៃការបណ្តុះបណ្តាល។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃស្ថិតិអប់រំ: ស្វែងយល់ពីរបៀបប្រើប្រាស់ការប្រៀបធៀប T-test, Pearson Correlation, និង Regression តាមរយៈប្រភពអនឡាញដូចជា Khan AcademyCoursera ដើម្បីយល់ពីរបៀបវាស់ស្ទង់ទំនាក់ទំនងទិន្នន័យ។
  2. អនុវត្តការប្រើប្រាស់កម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យ: សាកល្បងបញ្ចូល និងវិភាគទិន្នន័យគំរូដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធី SPSSMicrosoft Excel (Data Analysis ToolPak) ដើម្បីអនុវត្តការគណនាស្ថិតិជាក់ស្តែងដោយមិនចាំបាច់សរសេរកូដ។
  3. ប្រមូលទិន្នន័យពិន្ទុ និងការស្ទង់មតិជាក់ស្តែង: សហការជាមួយការិយាល័យសិក្សា ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យពិន្ទុរបស់និស្សិតលើមុខវិជ្ជាពីរដែលមានទំនាក់ទំនងគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ ការសរសេរកម្មវិធី និងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ) រួមទាំងរៀបចំកម្រងសំណួរស្ទង់មតិដោយប្រើប្រាស់ Google Forms
  4. វិភាគ និងទាញរកទំហំឥទ្ធិពល: ប្រើប្រាស់កម្មវិធីស្ថិតិដើម្បីគណនារកកម្រិតទំនាក់ទំនង (r) និងទំហំឥទ្ធិពល (Effect Size - d) ដូចដែលបានបង្ហាញក្នុងការសិក្សានេះ ដើម្បីបញ្ជាក់ពីទំហំនៃការជះឥទ្ធិពលរវាងមុខវិជ្ជាទាំងពីរ។
  5. ផ្តល់អនុសាសន៍សម្រាប់ការកែលម្អកម្មវិធីសិក្សា: ចងក្រងលទ្ធផលទៅជារបាយការណ៍ស្រាវជ្រាវ ដើម្បីជួយដល់ការកែសម្រួលកម្មវិធីសិក្សានៅតាមគ្រឹះស្ថានអប់រំ ឬសាលាវិជ្ជាជីវៈ TVET ឱ្យកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការបង្រៀនមុខវិជ្ជាដែលគាំទ្រគ្នា។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Correlation coefficient (មេគុណសហសម្ព័ន្ធ) ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលបង្ហាញពីកម្រិត និងទិសដៅនៃទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ ថាតើវាមានដំណើរស្របគ្នា ឬផ្ទុយគ្នា និងមានកម្រិតខ្លាំងប៉ុនណា។ នៅក្នុងការសិក្សានេះ វាស់ពីទំនាក់ទំនងរវាងពិន្ទុសរសេរកាត់ និងពិន្ទុវាយអត្ថបទ។ ដូចជាការមើលពីទំនាក់ទំនងរវាងកម្ពស់និងទម្ងន់ បើកម្ពស់កើនឡើង ទម្ងន់ក៏ច្រើនតែកើនឡើងដែរ។
t-test (ការធ្វើតេស្ត t) ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់ប្រៀបធៀបមធ្យមភាគនៃក្រុមទិន្នន័យពីរ ដើម្បីកំណត់ថាតើពួកវាពិតជាមានភាពខុសគ្នាជាលក្ខណៈស្ថិតិ ឬគ្រាន់តែជាការចៃដន្យ។ ដូចជាការថ្លឹងទម្ងន់ផ្លែប៉ោមមកពីចម្ការពីរផ្សេងគ្នា ដើម្បីបញ្ជាក់ថាចម្ការមួយណាមានផ្លែធំជាងពិតប្រាកដ ឬវាគ្រាន់តែជារឿងចៃដន្យ។
Regression equation (សមីការតំរែតំរង់) ជាសមីការគណិតវិទ្យាដែលប្រើដើម្បីទស្សន៍ទាយ ឬប៉ាន់ស្មានតម្លៃនៃអថេរមួយ ដោយផ្អែកលើតម្លៃនៃអថេរមួយទៀតដែលយើងបានដឹងរួចមកហើយ។ ដូចជាការទស្សន៍ទាយពិន្ទុប្រលងប្រចាំខែរបស់អ្នក ដោយផ្អែកលើចំនួនម៉ោងដែលអ្នកបានខិតខំរៀន។
Effect size (ទំហំឥទ្ធិពល / អានុភាព) ជារង្វាស់បរិមាណដែលបង្ហាញពីទំហំនៃភាពខុសគ្នា ឬទំហំនៃទំនាក់ទំនងរវាងអថេរ ថាតើវាមានឥទ្ធិពលខ្លាំង ឬខ្សោយកម្រិតណាក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែង។ ដូចជាការវាស់ថាតើថ្នាំបំបាត់ការឈឺចាប់ថ្មីមួយ មានប្រសិទ្ធភាពខ្លាំងជាងថ្នាំចាស់ប៉ុនណា មិនមែនគ្រាន់តែដឹងថាវាជួយបំបាត់ការឈឺចាប់នោះទេ។
Null hypothesis (សម្មតិកម្មសូន្យ) ជាការសន្មតជាមូលដ្ឋាននៅក្នុងស្ថិតិ ដែលចែងថាគ្មានទំនាក់ទំនង ឬគ្មានភាពខុសគ្នារវាងក្រុម ឬអថេរដែលកំពុងសិក្សានោះទេ (ឧទាហរណ៍៖ មិនមានទំនាក់ទំនងរវាងការវាយអត្ថបទ និងការសរសេរកាត់)។ ដូចជាការសន្មតថាជនសង្ស័យម្នាក់គឺ "គ្មានកំហុស" រហូតទាល់តែមានភស្តុតាងគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីបញ្ជាក់ថាគាត់ពិតជាមានទោសមែន។
Coefficient of determination (មេគុណកំណត់) ជាតម្លៃស្ថិតិ (តាងដោយ r^2) ដែលបង្ហាញពីភាគរយនៃការប្រែប្រួលនៃអថេរមួយ ដែលអាចត្រូវបានពន្យល់ដោយការប្រែប្រួលនៃអថេរមួយទៀត។ ដូចជាការដឹងថា ៣០% នៃភាពជោគជ័យរបស់អ្នកគឺមកពីការខិតខំប្រឹងប្រែង ចំណែក ៧០% ទៀតមកពីកត្តាផ្សេងៗទៀតដូចជាសំណាង ឬបរិស្ថានជុំវិញ។
Shorthand (ការសរសេរកាត់) ជាប្រព័ន្ធនៃការសរសេរយ៉ាងលឿនដោយប្រើនិមិត្តសញ្ញា ឬអក្សរកាត់ដើម្បីតំណាងឱ្យពាក្យ ឬឃ្លា ដែលជារឿយៗប្រើដោយលេខាធិការ ឬអ្នកកាសែតដើម្បីកត់ត្រាសម្តីអ្នកនិយាយឱ្យបានទាន់ពេលវេលា។ ដូចជាការបង្កើតកូដសម្ងាត់ផ្ទាល់ខ្លួនដើម្បីកត់ត្រាមេរៀនពីគ្រូឱ្យបានលឿនជាងការសរសេរអក្សរពេញលេញរាល់ពាក្យ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖