Original Title: Transition from higher education to employment: A case study of graduates of faculty of social sciences University of Botswana
Source: internationalscholarsjournals.org
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការផ្លាស់ប្តូរពីការអប់រំកម្រិតឧត្តមសិក្សាទៅកាន់ការងារ៖ ការសិក្សាករណីលើនិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សានៃមហាវិទ្យាល័យវិទ្យាសាស្ត្រសង្គម សាកលវិទ្យាល័យបុតស្វាណា

ចំណងជើងដើម៖ Transition from higher education to employment: A case study of graduates of faculty of social sciences University of Botswana

អ្នកនិពន្ធ៖ Njoku. O. Ama (Department of Statistics, University of Botswana)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2020 Advanced Journal of Education Research

វិស័យសិក្សា៖ Education and Labor Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះពិនិត្យមើលបញ្ហានៃការផ្លាស់ប្តូរពីការសិក្សាថ្នាក់ឧត្តមសិក្សាទៅកាន់ទីផ្សារការងារ និងវាយតម្លៃកម្រិតនៃភាពស័ក្តិសមរវាងការងារដែលទទួលបានជាមួយនឹងកម្រិតនៃការអប់រំរបស់និស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សានៅប្រទេសបុតស្វាណា បន្ទាប់ពីរដ្ឋាភិបាលលុបចោលគោលនយោបាយផ្តល់ការងារស្វ័យប្រវត្តិ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រចម្រុះ ដោយរួមបញ្ចូលការវិភាគឯកសារយោង និងការចុះស្ទង់មតិផ្ទាល់ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យពីនិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សា។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Descriptive Statistics & Trend Analysis
ស្ថិតិពិពណ៌នា និងការវិភាគនិន្នាការ
ងាយស្រួលក្នុងការយល់ដឹង និងផ្តល់រូបភាពរួមច្បាស់លាស់អំពីស្ថានភាពទូទៅ (ឧទាហរណ៍ អត្រាការងារ រយៈពេលមធ្យមក្នុងការស្វែងរកការងារ)។ មិនអាចបញ្ជាក់ពីទំនាក់ទំនងស៊ីជម្រៅ ឬឥទ្ធិពលរវាងអថេរ (Variables) ផ្សេងៗបានឡើយ។ រយៈពេលមធ្យមក្នុងការស្វែងរកការងារគឺ ៤.៦ ខែ ហើយនិន្នាការនៃការទទួលបានការងារក្នុងរយៈពេល ៤ ខែដំបូងមានការធ្លាក់ចុះជាលំដាប់ពីមួយឆ្នាំទៅមួយឆ្នាំ។
Inferential Statistics (Chi-square Test)
ស្ថិតិអនុមាន (ការធ្វើតេស្ត Chi-square)
មានសមត្ថភាពក្នុងការវាយតម្លៃទំនាក់ទំនងរវាងកត្តាផ្សេងៗ (ឧទាហរណ៍ ទំនាក់ទំនងរវាងយេនឌ័រ និងកម្រិតភាពស័ក្តិសមនៃការងារ)។ ទាមទារទំហំសំណាកទិន្នន័យធំគ្រប់គ្រាន់ និងតម្រូវឱ្យមានការបកស្រាយលទ្ធផលប្រកបដោយការប្រុងប្រយ័ត្នដើម្បីជៀសវាងការសន្និដ្ឋានខុស។ បង្ហាញថាគ្មានទំនាក់ទំនងគួរឱ្យកត់សម្គាល់រវាងយេនឌ័រនិងបរិមាណនៃការទាក់ទងនិយោជកទេ ប៉ុន្តែមានទំនាក់ទំនងច្បាស់លាស់លើការយល់ឃើញពីភាពស័ក្តិសមនៃការងារនិងកម្រិតអប់រំរបស់ពួកគេ។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះផ្អែកលើការប្រមូលទិន្នន័យបឋមតាមរយៈការចុះស្ទង់មតិផ្ទាល់ ដែលទាមទារធនធានមនុស្សច្រើនសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យ និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិស៊ីជម្រៅ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅសាកលវិទ្យាល័យបុតស្វាណា ដោយផ្តោតតែលើនិស្សិតមហាវិទ្យាល័យវិទ្យាសាស្ត្រសង្គមចាប់ពីឆ្នាំ ១៩៨៦ ដល់ ២០០៤។ ទិន្នន័យនេះឆ្លុះបញ្ចាំងពីបរិបទប្រទេសបុតស្វាណាដែលរដ្ឋធ្លាប់ផ្តល់ការងារស្វ័យប្រវត្តិ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការសិក្សានេះមានសារៈសំខាន់ដើម្បីសិក្សាពីបញ្ហាគម្លាតជំនាញ (Skills Mismatch) ប៉ុន្តែលទ្ធផលផ្ទាល់មិនអាចយកមកតំណាងឱ្យទីផ្សារការងារកម្ពុជាទាំងមូលបានទេ ដោយសារភាពខុសគ្នានៃរចនាសម្ព័ន្ធសេដ្ឋកិច្ច។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រនៃការវាយតម្លៃអត្រាការងារ និងការតាមដាននិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សានេះ គឺមានភាពចាំបាច់ និងអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់គ្រឹះស្ថានឧត្តមសិក្សានៅកម្ពុជា។

ការតាមដាននិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សាយ៉ាងសកម្មិតាមរយៈយន្តការស្រាវជ្រាវបែបនេះ នឹងជួយកាត់បន្ថយបញ្ហាគ្មានការងារធ្វើ និងជំរុញឱ្យមានការអភិវឌ្ឍជំនាញដែលឆ្លើយតបចំគោលដៅទីផ្សារការងារនៅកម្ពុជា។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. រៀបចំយន្តការតាមដានអតីតនិស្សិត (Establish Tracer Study Mechanism): បង្កើតកម្រងសំណួរវាយតម្លៃការងាររបស់និស្សិត ដោយប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ងាយស្រួលដូចជា KoboToolboxGoogle Forms ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យប្រចាំឆ្នាំពីអតីតនិស្សិត។
  2. ប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសប្រមូលទិន្នន័យចម្រុះ (Implement Mixed Data Collection): ក្រៅពីការផ្ញើអ៊ីមែល សូមបណ្តុះបណ្តាលនិស្សិតស្ម័គ្រចិត្តឱ្យប្រើប្រាស់បច្ចេកទេស Snowball Sampling (សួរតៗគ្នា) និងការទាក់ទងតាមទូរស័ព្ទ (Phone interviews) ដើម្បីទទួលបានអត្រាឆ្លើយតបខ្ពស់ (Response Rate) ដូចក្នុងឯកសារនេះ។
  3. វិភាគទិន្នន័យដើម្បីស្វែងរកគម្លាតជំនាញ (Analyze Data for Skills Mismatch): ប្រើប្រាស់កម្មវិធី SPSSPython (Pandas) ដើម្បីធ្វើការវិភាគ Chi-square រកមើលទំនាក់ទំនងរវាងមុខជំនាញនីមួយៗ និងអត្រានៃការទទួលបានការងារធ្វើ ព្រមទាំងរយៈពេលនៃការស្វែងរកការងារ។
  4. កែសម្រួលកម្មវិធីសិក្សា (Curriculum Adjustment): យកលទ្ធផលនៃការវិភាគមកពិភាក្សាជាមួយថ្នាក់ដឹកនាំមហាវិទ្យាល័យ ដើម្បីបញ្ចូលជំនាញទន់ (Soft Skills) និងចំណេះដឹងអនុវត្តជាក់ស្តែង ទៅក្នុងកម្មវិធីសិក្សាដែលនិស្សិតពិបាករកការងារធ្វើ។
  5. ពង្រឹងភាពជាដៃគូជាមួយវិស័យឯកជន (Strengthen Private Sector Partnerships): ដោយសារឯកសារបង្ហាញថាការងារភាគច្រើនពឹងផ្អែកលើរដ្ឋ សាកលវិទ្យាល័យត្រូវរៀបចំកម្មវិធី Career Fair និងចុះ MoU ជាមួយក្រុមហ៊ុនឯកជន ដើម្បីបង្កើនឱកាសការងារ និងការហាត់ការ (Internship) ដល់និស្សិតមុនពេលបញ្ចប់ការសិក្សា។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Transition time (ពេលវេលាអន្តរកាល ឬ រយៈពេលស្វែងរកការងារ) គឺជារយៈពេលដែលនិស្សិតចំណាយក្នុងការស្វែងរកការងារយ៉ាងសកម្ម គិតចាប់ពីពេលពួកគេបញ្ជប់ការសិក្សា រហូតដល់ទទួលបានការងារដំបូងជាផ្លូវការ។ វារង្វាស់មួយសម្រាប់វាយតម្លៃពីភាពងាយស្រួលក្នុងការរកការងារធ្វើក្នុងទីផ្សារ។ ដូចជារយៈពេលដែលអ្នកត្រូវអង្គុយរង់ចាំនៅចំណតឡានក្រុង គិតចាប់ពីពេលអ្នកមកដល់ រហូតដល់ពេលមានឡានក្រុងមកទទួលអ្នក។
Job search theory (ទ្រឹស្តីនៃការស្វែងរកការងារ) ជាទ្រឹស្តីសេដ្ឋកិច្ចដែលពន្យល់ពីរបៀបដែលបុគ្គលម្នាក់សម្រេចចិត្តថា តើគួរទទួលយកសំណើការងារបច្ចុប្បន្ន ឬបន្តរង់ចាំស្វែងរកការងារផ្សេងទៀតដែលល្អជាង ដោយថ្លឹងថ្លែងរវាងការខាតបង់ចំណូលពេលកំពុងរង់ចាំ និងអត្ថប្រយោជន៍នៃប្រាក់ខែខ្ពស់នៅពេលអនាគត។ ដូចជាការដើរផ្សារទិញអាវ ដែលអ្នកត្រូវសម្រេចចិត្តថាគួរទិញអាវនៅតូបនេះឥឡូវ ឬបន្តដើររកមើលតូបផ្សេងទៀតក្រែងលោមានអាវស្អាតជាងនិងថោកជាងមុន។
Reservation wage (ប្រាក់ឈ្នួលបម្រុង ឬ ប្រាក់ឈ្នួលអប្បបរមាដែលអាចទទួលយកបាន) ជាកម្រិតប្រាក់បៀវត្សរ៍ទាបបំផុត ដែលអ្នកស្វែងរកការងារម្នាក់យល់ព្រមទទួលយកសម្រាប់មុខតំណែងណាមួយ។ ប្រសិនបើនិយោជកផ្តល់ប្រាក់ខែទាបជាងកម្រិតនេះ ពួកគេនឹងបដិសេធមិនធ្វើឡើយ។ ដូចជាតម្លៃទាបបំផុតដែលអ្នកលក់យល់ព្រមលក់ទំនិញរបស់ខ្លួនឱ្យអតិថិជន បើឱ្យទាបជាងហ្នឹងគឺសុខចិត្តទុកមិនលក់ដាច់ខាត។
Stratified random sampling (ការជ្រើសរើសគំរូចៃដន្យតាមស្រទាប់) ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិក្នុងការជ្រើសរើសអ្នកចូលរួមក្នុងការស្រាវជ្រាវ ដោយបែងចែកចំនួនប្រជាជនសរុបជាក្រុមតូចៗ (ស្រទាប់) ផ្អែកលើលក្ខណៈដូចគ្នា (ឧទាហរណ៍ តាមដេប៉ាតឺម៉ង់) បន្ទាប់មកទើបជ្រើសរើសដោយចៃដន្យពីក្រុមនីមួយៗតាមសមាមាត្រ។ ដូចជាការភ្លក់សម្លមួយឆ្នាំងធំ ដែលអ្នកត្រូវកូរវាឱ្យសព្វ រួចដួសយកទឹកផង សាច់ផង និងបន្លែផង មកភ្លក់ ដើម្បីដឹងរស់ជាតិទាំងមូល មិនមែនដួសតែទឹកនោះទេ។
Snowball technique (បច្ចេកទេសបាល់ព្រិល ឬ ការជ្រើសរើសគំរូតាមការណែនាំតៗគ្នា) ជាវិធីសាស្ត្រប្រមូលទិន្នន័យ ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវសួរអ្នកចូលរួមដំបូងដែលខ្លួនបានរកឃើញ ឱ្យជួយណែនាំ ឬចង្អុលបង្ហាញអ្នកផ្សេងទៀតដែលមានលក្ខណៈសម្បត្តិដូចគ្នា ដើម្បីចូលរួមក្នុងការសិក្សានេះបន្តបន្ទាប់គ្នា។ ដូចជាការសួររកផ្ទះមនុស្សម្នាក់នៅក្នុងភូមិ ដោយអ្នកត្រូវសួរអ្នកភូមិម្នាក់ រួចអ្នកនោះណែនាំបន្តបន្ទាប់គ្នា រហូតដល់អ្នករកឃើញមនុស្សដែលអ្នកចង់ជួបគ្រប់ចំនួន។
Chi-square test (ការធ្វើតេស្ត Chi-square) ជារូបមន្តធ្វើតេស្តសម្មតិកម្មស្ថិតិ ដែលប្រើសម្រាប់កំណត់ថាតើអថេរពីរ (ឧទាហរណ៍ យេនឌ័រ និង រយៈពេលទទួលបានការងារ) ពិតជាមានទំនាក់ទំនងពាក់ព័ន្ធគ្នាជាលក្ខណៈប្រព័ន្ធពិតប្រាកដមែន ឬគ្រាន់តែជារឿងចៃដន្យ។ ដូចជាការធ្វើតេស្តផ្ទៀងផ្ទាត់មើលថាតើទម្លាប់ញ៉ាំផ្អែម និងការកើតជំងឺទឹកនោមផ្អែម ពិតជាមានទំនាក់ទំនងពាក់ព័ន្ធគ្នាពិតប្រាកដមែន ឬគ្រាន់តែស្របពេលគ្នា។
Contingency coefficient (មេគុណនៃភាពអាស្រ័យ) ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលបង្ហាញពី "កម្រិតនៃភាពខ្លាំង" នៃទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ ដែលជាធម្មតាត្រូវបានគណនាចេញពីលទ្ធផលនៃការធ្វើតេស្ត Chi-square។ ប្រសិនបើ Chi-square ប្រាប់យើងថាអ្នកទាំងពីរជាមិត្តភក្តិ មេគុណនេះនឹងប្រាប់យើងថាតើពួកគេជាមិត្តភក្តិ "ស្និទ្ធស្នាល" ខ្លាំងប៉ុនណា។
Skills mismatch (គម្លាតជំនាញ ឬ ភាពមិនស៊ីគ្នានៃជំនាញ) ជាស្ថានភាពនៅក្នុងទីផ្សារការងារ ដែលចំណេះដឹង និងជំនាញដែលនិស្សិតរៀនចេះពីសាកលវិទ្យាល័យ មិនឆ្លើយតប ឬមិនត្រូវគ្នាទៅនឹងអ្វីដែលក្រុមហ៊ុន ឬនិយោជកកំពុងត្រូវការជាក់ស្តែង។ ដូចជាការទិញសំបកកង់ឡានដែលមានទំហំខុស ដែលមិនអាចយកមកបំពាក់ចូលទៅក្នុងយ៉ាន់ឡានរបស់អ្នកបាន។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖