Original Title: Measuring organizational responses to the student complaints in the perceived justice framework: Some evidence from northern cyprus universities
Source: internationalscholarsjournals.org
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការវាស់វែងការឆ្លើយតបរបស់ស្ថាប័នចំពោះបណ្តឹងរបស់និស្សិតក្នុងក្របខ័ណ្ឌយុត្តិធម៌ដែលបានយល់ឃើញ៖ ភស្តុតាងមួយចំនួនពីសាកលវិទ្យាល័យនៅភាគខាងជើងប្រទេសស៊ីប

ចំណងជើងដើម៖ Measuring organizational responses to the student complaints in the perceived justice framework: Some evidence from northern cyprus universities

អ្នកនិពន្ធ៖ Erdogan H. Ekiz (The Hong Kong Polytechnic University), Huseyin Arasli (Eastern Mediterranean University), Guita Farivarsadri (Eastern Mediterranean University), Ali Bavik (University of Otago)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2020 International Journal of Education Research and Reviews

វិស័យសិក្សា៖ Education Management

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះវិភាគពីរបៀបដែលសាកលវិទ្យាល័យនៅភាគខាងជើងប្រទេសស៊ីបឆ្លើយតបនឹងបណ្តឹងរបស់និស្សិត និងឥទ្ធិពលនៃការឆ្លើយតបទាំងនោះទៅលើការពេញចិត្ត ចេតនាលាឈប់ និងការនិយាយរិះគន់ប្រាប់អ្នកដទៃ (Negative WOM)។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវបរិមាណតាមរយៈការប្រមូលទិន្នន័យពីនិស្សិតចំនួន ៣១៨ នាក់ ដែលធ្លាប់បានរាយការណ៍ពីបញ្ហានានាទៅកាន់សាកលវិទ្យាល័យរបស់ពួកគេ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Confirmatory Factor Analysis (CFA)
ការវិភាគកត្តាអះអាង
ជួយបញ្ជាក់ពីសុពលភាព (Validity) និងភាពជឿជាក់បាន (Reliability) នៃរង្វាស់រង្វាល់ដែលបានប្រើប្រាស់ក្នុងការសិក្សា ដោយធានាថាសំណួរនីមួយៗពិតជាវាស់វែងកត្តាដែលចង់វាស់វែងមែន។ ទាមទារទំហំគំរូធំ (Sample size) និងសន្មតថាទិន្នន័យមានរបាយធម្មតា (Multivariate normality) ដែលអាចជាបញ្ហាសម្រាប់ទិន្នន័យជាក់ស្តែងមួយចំនួន។ ម៉ូដែលកត្តាទាំង ៦ ស៊ីគ្នាល្អជាមួយទិន្នន័យ ដោយមានសន្ទស្សន៍ល្អ (Chi-square/df=3.45, GFI=0.88, CFI=0.92, RMSEA=0.008)។
Path Analysis (via LISREL)
ការវិភាគផ្លូវ (តាមរយៈកម្មវិធី LISREL)
អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវធ្វើតេស្តទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញជាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ ដូចជាឥទ្ធិពលនៃយុត្តិធម៌ទាំង៣ ទៅលើការពេញចិត្ត និងការលាឈប់ពីសាលា។ មិនអាចបញ្ជាក់ពីទំនាក់ទំនងហេតុនិងផលដោយដាច់ខាតនោះទេ ហើយលទ្ធផលគឺពឹងផ្អែកខ្លាំងទៅលើការកំណត់ម៉ូដែលទ្រឹស្តីតាំងពីដើម។ វិមាត្រយុត្តិធម៌ទាំង៣ ពន្យល់បាន ៤៥.៦% នៃអថេរនៃការពេញចិត្ត ហើយការពេញចិត្តនេះជួយពន្យល់ ៧១.៣% នៃចេតនាលាឈប់ពីសាលា។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកជាចម្បងលើការប្រមូលទិន្នន័យតាមរយៈកម្រងសំណួរ និងការប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់វិភាគស្ថិតិ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅសាកលវិទ្យាល័យចំនួន ៥ ក្នុងតំបន់ភាគខាងជើងប្រទេសស៊ីប ដោយយកគំរូតែលើនិស្សិតដែលមានសញ្ជាតិទួរគីប៉ុណ្ណោះ។ នេះជាកម្រិតកំណត់មួយ ដោយសារវប្បធម៌ទួរគីអាចមានទស្សនៈខុសគ្នាទាក់ទងនឹងយុត្តិធម៌ និងអំណាច។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ចំណុចនេះមានសារៈសំខាន់ ព្រោះនិស្សិតកម្ពុជាអាចមានការរំពឹងទុកលើ "យុត្តិធម៌" និងទម្លាប់នៃការតវ៉ាខុសពីនិស្សិតទួរគី ដែលតម្រូវឱ្យមានការសាកល្បងម៉ូដែលនេះឡើងវិញក្នុងបរិបទវប្បធម៌ខ្មែរ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះបីជាមានភាពខុសគ្នាខាងវប្បធម៌ក៏ដោយ ក្របខ័ណ្ឌទ្រឹស្តីនៃការសិក្សានេះមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់សម្រាប់ស្ថាប័នឧត្តមសិក្សានៅកម្ពុជាក្នុងការកែលម្អគុណភាពសេវាកម្ម។

តាមរយៈការអនុវត្តនីតិវិធីដោះស្រាយបណ្តឹងប្រកបដោយយុត្តិធម៌និងយកចិត្តទុកដាក់ សាកលវិទ្យាល័យនៅកម្ពុជាអាចបង្កើនការពេញចិត្តរបស់និស្សិត ដែលជាកត្តាជំរុញភាពប្រកួតប្រជែងនៅក្នុងទីផ្សារអប់រំដែលកំពុងរីកចម្រើន។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះទ្រឹស្តី: អាននិងស្វែងយល់ពីទ្រឹស្តីនៃយុត្តិធម៌ក្នុងការស្តារសេវាកម្ម (Service Recovery) ដោយផ្តោតលើវិមាត្រទាំងបី៖ យុត្តិធម៌នីតិវិធី អន្តរកម្ម និងការបែងចែក។
  2. អភិវឌ្ឍនិងបកប្រែកម្រងសំណួរ: យកកម្រងសំណួរដើម (ឧ. របស់ Davidow, 2003) មកបកប្រែជាភាសាខ្មែរដោយប្រើវិធីសាស្ត្រ Back-translation ដើម្បីធានាអត្ថន័យមិនប្រែប្រួល រួចធ្វើតេស្តសាកល្បង (Pilot test) ជាមុន។
  3. ប្រមូលទិន្នន័យ: ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ដូចជា Google FormsKoboToolbox ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យពីនិស្សិតយ៉ាងហោចណាស់ ៣០០ នាក់ ដែលធ្លាប់មានបញ្ហាឬប្តឹងតវ៉ានៅសាកលវិទ្យាល័យរបស់ពួកគេ។
  4. វិភាគទិន្នន័យដោយប្រើកម្មវិធីស្ថិតិ: ប្រើប្រាស់ SPSS សម្រាប់សម្អាតទិន្នន័យនិងធ្វើតេស្តភាពជឿជាក់ (Cronbach's Alpha) បន្ទាប់មកប្រើ AMOSLISREL ដំណើរការ Confirmatory Factor Analysis (CFA) និង Path Analysis។
  5. រៀបចំសំណើកែលម្អគោលនយោបាយសាលា: យកលទ្ធផលដែលរកឃើញទៅសរសេរជារបាយការណ៍ផ្តល់អនុសាសន៍ (Policy Brief) ជូនថ្នាក់ដឹកនាំសាកលវិទ្យាល័យ ដើម្បីរៀបចំ SOPs (Standard Operating Procedures) ច្បាស់លាស់ក្នុងការទទួលនិងដោះស្រាយបញ្ហារបស់និស្សិត។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Perceived justice (យុត្តិធម៌ដែលបានយល់ឃើញ) ការវាយតម្លៃរបស់អតិថិជន (ឬនិស្សិត) ថាតើស្ថាប័នមួយបានប្រព្រឹត្តចំពោះពួកគេប្រកបដោយភាពត្រឹមត្រូវ និងយុត្តិធម៌កម្រិតណា នៅពេលដែលស្ថាប័ននោះកំពុងដោះស្រាយបញ្ហាឬបណ្តឹងរបស់ពួកគេ។ ដូចជាអារម្មណ៍របស់យើងដែលគិតថា គ្រូកាត់ក្តីឱ្យយើងបានត្រឹមត្រូវឬអត់ ពេលយើងមានជម្លោះជាមួយមិត្តភក្តិ។
Procedural justice (យុត្តិធម៌នីតិវិធី) ការវាយតម្លៃលើភាពយុត្តិធម៌ និងតម្លាភាពនៃគោលការណ៍ ច្បាប់ទម្លាប់ ឬដំណើរការជាប្រព័ន្ធ ដែលស្ថាប័នប្រើប្រាស់ដើម្បីដោះស្រាយពាក្យបណ្តឹង។ ដូចជាច្បាប់នៃការប្រកួតកីឡាមួយ ដែលត្រូវបានចែងយ៉ាងច្បាស់លាស់ និងអនុវត្តស្មើៗគ្នាសម្រាប់គ្រប់កីឡាករទាំងអស់ ដោយគ្មានការលម្អៀង។
Interactional justice (យុត្តិធម៌អន្តរកម្ម) អារម្មណ៍របស់អតិថិជនចំពោះរបៀបដែលបុគ្គលិកតំណាងស្ថាប័នប្រើប្រាស់សម្តី អាកប្បកិរិយា ការគោរព ការយកចិត្តទុកដាក់ និងការយោគយល់ ក្នុងអំឡុងពេលប្រាស្រ័យទាក់ទងដោះស្រាយបញ្ហា។ ដូចជារបៀបដែលអ្នកលក់ប្រញាប់និយាយសុំទោសដោយស្មោះត្រង់ និងញញឹមរាក់ទាក់ដាក់យើង ពេលគាត់ប្រគល់ទំនិញឱ្យយើងខុស។
Distributive justice (យុត្តិធម៌ការបែងចែក) ការពេញចិត្តទៅលើលទ្ធផលចុងក្រោយ ការសម្រេចចិត្ត ឬសំណងដែលទទួលបានពីស្ថាប័ន ថាតើវាស័ក្តិសមទៅនឹងការខាតបង់ដែលបានកើតឡើងលើអតិថិជនឬទេ (ឧទាហរណ៍៖ ការសងប្រាក់ ឬការផ្តល់ការបញ្ចុះតម្លៃ)។ ដូចជាការដែលយើងទទួលបានប្រាក់សងវិញពេញលេញ ឬប្តូររបស់ថ្មីភ្លាមៗ ពេលយើងទិញប៉ះចំទូរស័ព្ទខូចពីហាង។
Service recovery (ការស្តារសេវាកម្ម) សកម្មភាព និងកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងទាំងអស់ដែលក្រុមហ៊ុន ឬស្ថាប័នធ្វើឡើង ដើម្បីកែប្រែស្ថានភាពអាក្រក់ (ពេលមានកំហុសសេវាកម្ម) ឱ្យត្រលប់មកល្អវិញ ដើម្បីរក្សាអតិថិជនឱ្យនៅបន្តពេញចិត្ត។ ដូចជាការដែលហាងបោកអ៊ុតយកសម្លៀកបំពាក់ទៅបោកអ៊ុតឡើងវិញឱ្យអតិថិជនដោយមិនគិតប្រាក់ ពេលសិប្បកម្មរបស់ខ្លួនធ្វើឱ្យប្រឡាក់។
Negative word of mouth (NWOM) (ការនិយាយរិះគន់ប្រាប់អ្នកដទៃ) សកម្មភាពដែលអតិថិជនមិនពេញចិត្ត យកបទពិសោធន៍អាក្រក់របស់ខ្លួនទៅប្រាប់បន្តដល់មិត្តភក្តិ គ្រួសារ ឬបង្ហោះលើបណ្តាញសង្គម ដែលធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់កេរ្តិ៍ឈ្មោះស្ថាប័ន។ ដូចជាយើងទៅញ៉ាំអីនៅហាងមួយមិនឆ្ងាញ់ រួចយើងប្រាប់មិត្តភក្តិទាំងអស់កុំឱ្យទៅញ៉ាំហាងនោះជាដាច់ខាត។
Confirmatory factor analysis (CFA) (ការវិភាគកត្តាអះអាង) វិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីធ្វើតេស្តផ្ទៀងផ្ទាត់ថាតើសំណួរនីមួយៗក្នុងកម្រងសំណួរ ពិតជាបានវាស់វែងអថេរ ឬកត្តាដែលអ្នកស្រាវជ្រាវចង់វាស់វែងពិតប្រាកដមែនឬអត់ ផ្អែកលើទ្រឹស្តីដែលមានស្រាប់។ ដូចជាការយកជញ្ជីងទៅថ្លឹងតេស្តជាមួយដុំដែកស្តង់ដារ ដើម្បីបញ្ជាក់ថាវាពិតជាថ្លឹងគីឡូបានត្រឹមត្រូវមែន មុននឹងយកវាទៅថ្លឹងលក់ទំនិញពិតប្រាកដ។
Path analysis (ការវិភាគផ្លូវ) បច្ចេកទេសស្ថិតិមួយប្រភេទដែលប្រើសម្រាប់វាយតម្លៃ និងបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងហេតុនិងផលបន្តបន្ទាប់គ្នា រវាងអថេរជាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ។ ដូចជាការគូសផែនទីបង្ហាញផ្លូវទឹកហូរ ដើម្បីមើលថាបើបិទទ្វារទឹកទី១ តើវាប៉ះពាល់ដល់លំហូរទឹកនៅទ្វារទី២ និងទី៣ ក្នុងទំហំប៉ុណ្ណា។
Exit intention (ចេតនាលាឈប់) កម្រិតនៃប្រូបាប៊ីលីតេ ឬការគិតទុកជាមុនរបស់អតិថិជន (ឬនិស្សិត) ក្នុងការសម្រេចចិត្តបញ្ឈប់ការប្រើប្រាស់សេវាកម្មពីស្ថាប័នបច្ចុប្បន្ន ហើយប្តូរទៅរកស្ថាប័នផ្សេង។ ដូចជាគំនិតដែលយើងលួចគិតក្នុងចិត្តថា "ឆ្នាំក្រោយ ខ្ញុំនឹងដូរទៅរៀននៅសាលាផ្សេងហើយ!" បន្ទាប់ពីមានរឿងមិនសប្បាយចិត្តជាមួយសាលាបច្ចុប្បន្ន។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖