journal of research ethodologyportal.edu.chula.ac.th/pub/jrm/oldweb/book/o25i1.pdf · reframing...

วารสารวธวทยาการวจยJOURNAL OF RESEARCH METHODOLOGY

ภาควชาวจยและจตวทยาการศกษา คณะครศาสตร จฬาลงกรณมหาวทยาลย

The Department of Educational Research and Psychology,

Faculty of Education, Chulalongkorn University

ISSN 0857-2933

Journal of Research Methodology

Senior EditorsSomwung Pitiyanuwat, Ph.D. (Prof.) National Institute of Educational Testing Service

Teara Archawamety, Ph.D. (Prof.) University of Nebraska at Kearney, USA

Editors-in-ChiefSuwimon Wongwanich, Ph.D. (Prof.) Chulalongkorn University

Shotiga Pasiphol, Ph.D. (Assoc.Prof.) Chulalongkorn University

Nuttaporn Lawthong, Ph.D. (Asst.Prof.) Chulalongkorn University

Editorial BoardArunee Onsawad,Ph.D. (Assoc.Prof.) Naresuan University

Chatsiri Piyapimonsit, Ph.D. (Asst.Prof.) Kasetsart University

Chayut Piromsombat, Ph.D. Institute for the Promotion of Teaching Science

and Technology

Choosak Khamphalikit, Ph.D. Srinakharinwirot University

Kamonwan Tangdhanakanond, Ph.D. Chulalongkorn University

(Asst.Prof.)

Nonglak Wiratchai, Ph.D. (Prof.) Chulalongkorn University

Pennee Narrot, Ph.D. (Assoc.Prof.) Khon Kaen University

Piyapong Sumettikoon, Ph.D. Chulalongkorn University

Sageemas Na Wichian, Ph.D. (Asst.Prof.) King Mongkut’s University of Technology

North Bangkok

Samphan Punprug, Ph.D. (Assoc.Prof.) National Institute of Educational Testing Service

Samran Meejang, Ph.D. (Assoc.Prof.) Naresuan University

Sirichai Karnjanawasee, Ph.D. (Prof.) Chulalongkorn University

Siridej Sujiva, Ph.D. (Assoc.Prof.) Chulalongkorn University

Somkit Promjouy, Ph.D. (Assoc.Prof.) Sukhothai Thammathirat Open University

Sungworn Ngadkratoke, Ph.D. Sukhothai Thammathirat Open University

CoordinatorsUtumporn Chatiphuak Kanchalika Chaisuwan

Kanit Sriklaub Natthapol Jaengaksorn

Surasak Kao-iean Pienkit Nimitdee

วารสารวธวทยาการวจยปท 25 ฉบบท 1 (มกราคม-เมษายน 2555)

สารบญ1

การวเคราะหขนาดขององคประกอบความแปรปรวนและสมประสทธความนาเชอถอสำาหรบการตดสนใจเชงสมบรณของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟ

แบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ*ศรพนธ ตยะวงศสวรรณ ณฏฐภรณ หลาวทอง และ ศรชย กาญจนวาส

27ประสทธภาพการวดของการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตดวยคอมพวเตอรทศนศรนทร สวางบญ ศรเดช สชวะ ศรชย กาญจนวาส และ Eiji Muraki

47โมเดลองคประกอบบคคลและสงคมตามการรบรทสงผลกระทบตอความตงใจทจะใชและ

ความพงพอใจทจะใชในการเรยนรแบบจÓลอง อ อาร พ ผานเวบเพญจรา คนธวงศ และ เพญจร คนธวงศ

73การสรางนกวจยรนเยาวทตระหนกในความเปนไทยโดยการทองเทยวเชงวฒนธรรม

โรงเรยนสาธตจฬาลงกรณมหาวทยาลย ฝายประถมกตพงษ เทยนตระกล ทศนย ผลเนองมา และ สมตรา เทยนตระกล

89การพฒนาดชนการอานของไทย

วรรณ แกมเกต และ สเทพ บญซอน

117A Matrix Method of Determining Degree of Overlap

Teara Archwamety, Max McFarland, และ Tammi Beckman

139Book Review

Reframing Evaluation Through Appreciative Inquiryสรกร โตสต

JOURNAL OF RESEARCH METHODOLOGY

Volume 25, Number 1 (January - April 2012)

CONTENT

1A Generalizability Theory Approach to Estimate Variance Components and Dependability Coefficient of Cutscore for Yes/No Angoff Method,

Bookmark Method and ABC Method*Siripan Tiyawongsuwan, Nuttaporn Lawthong, and Sirichai Kanjanawasee

27Measurement Efficiency of Multidimensional Computerized Adaptive Testing

Tatsirin Sawangboon, Siridej Sujiva, Sirichai Kanjanawasee, and Eiji Muraki

47A Model of Perceived Individual and Social Factors Affecting Student’s Usage

Intention and Satisfaction in Learning Web-Based ERP SimulationPenjira Kanthawongs, and Penjuree Kanthawongs

73A Production of Young Student Researchers with Full Awareness of Being Thai Through Cultural Tourism, Chulalongkorn University

Demonstration Elementary SchoolKitipong Thientrakul, Tassanee Pholnuangma, and Sumitra Thientrakul

89A Development of the Thai Reading Index

Wannee Kaemkate, and Suthep Boonsorn

117A Matrix Method of Determining Degree of OverlapTeara Archwamety, Max McFarland, and Tammi Beckman

139Book Review

Reframing Evaluation Through Appreciative InquirySirikorn Tosati

1

Journal of Research Methodology, Volume 25, Number 1 (January-April 2012)

วารสารวธวทยาการวจย ปท 25 ฉบบท 1 (มกราคม-เมษายน 2555)

A Generalizability Theory Approach to Estimate Variance Components and Dependability Coefficient of Cutscore for

Yes/No Angoff Method, Bookmark Method and ABC Method*

Siripan Tiyawongsuwan1

Nuttaporn Lawthong2

Sirichai Kanjanawasee 3

ABSTRACT

The objectives of the present study were to estimate variance components and depend-

ability coefficient (z^) for Yes/No Angoff, Bookmark and ABC cutscore for the four performance

levels (level 1, level 2, level 3, and level 4). The G-study design is (p:g)xr, where p stands for

panelists, g stands for table groups, and r stands for round. The research sample comprised of

twenty-seven mathematics teachers. The test comprised 20 multiple-choice items and 20 subjective

items. The computer application programs GENOVA were used in this study. The results shown

that for Yes/No Angoff Method, the largest variance component for 1/2 and 3/4 levels are for the

residual effect (pr:g, e). For 2/3 level, the largest variance component is for the round (r). For

Bookmark Method, the largest variance component for 1/2, 2/3 and 3/4 levels are for the panelists

nested within groups (p:g). For ABC Method, the largest variance component for 1/2, 2/3 and

3/4 levels are for the residual effect (pr:g, e). D study results shown that for Bookmark and

ABC method, increasing the number of panelists per small group is efficient in increasing

dependability coefficient. For Yes/No Angoff method, increasing the number of small group is

efficient in increasing dependability coefficient.

Keywords: Cutscore, Yes/No Angoff Method, Bookmark Method

* Supported by The 90th Anniversary of Chulalongkorn University Fund (Ratchadaphiseksomphot Endowment Fund)

1 Ph.D. in Educational Measurement and Evaluation, Faculty of Education, Chulalongkorn University2 Advisor3 Co-Advisor

2



การวเคราะหขนาดขององคประกอบความแปรปรวนและสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช

วธบคมารค และวธเอบซ*

ศรพนธ ตยะวงศสวรรณ1 ณฏฐภรณ หลาวทอง2

ศรชย กาญจนวาส3

บทคดยอ

วตถประสงคของการวจยเพอวเคราะหองคประกอบความแปรปรวน และคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณ สÓหรบกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ ฟาเซทของการวดประกอบดวย ผเชยวชาญ (p) กลมผเชยวชาญ (g) และจÓนวนรอบ (r) รปแบบความสมพนธระหวางฟาเซทเปน (p:g)xr Design กลมตวอยางเปนครผสอนวชาคณตศาสตร จÓนวน 27 คน การศกษาครงนใชขอสอบสÓหรบการทดสอบทางการศกษาระดบชาตขนพนฐาน ชวงชนท 4 ปการศกษา 2553 สÓหรบกÓหนดคะแนนจดตด ประกอบดวยขอสอบแบบเลอกตอบ จÓนวน 20 ขอ และ ขอสอบแบบเตมคÓตอบ จÓนวน 20 ขอ วเคราะหขอมลโดยใชโปรแกรม GENOVA ผลการศกษา พบวา วธแองกอฟแบบใช/ไมใชมองคประกอบความแปรปรวนหลกของการกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 1/2 และระดบ 3/4 คอองคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ (pr:g, e) สวนองคประกอบความแปรปรวนหลกของการกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 2/3 คอองคประกอบความแปรปรวนของรอบในการตดสน (r) วธบคมารคมองคประกอบความแปรปรวนหลกของการกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 1/2 ระดบ 2/3 และระดบ 3/4 คอองคประกอบความแปรปรวนของผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) และวธเอบซมองคประกอบความแปรปรวนหลกของการกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 1/2 ระดบ 2/3 และระดบ 3/4 คอองคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ (pr:g, e) นอกจากนผลจากการศกษาพบวา การเพมจÓนวนผเชยวชาญใหมากขนจะทÓให คาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณของทกวธเพมขน โดยวธบคมารคและวธเอบซควรเพมจÓนวนผเชยวชาญในแตละกลมใหมากขนจงจะมประสทธภาพกวาการเพมจÓนวนกลมยอยใหมากขน สวนวธแองกอฟแบบใช/ไมใชการเพมจÓนวนกลมผเชยวชาญใหมากขนจะทÓใหคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณสงกวาการเพมจÓนวนผเชยวชาญ ในแตละกลมใหมากขน

คÓสÓคญ: คะแนนจดตด, แองกอฟแบบใช/ไมใช, วธบคมารค

* วทยานพนธนไดรบทน “90 ป จฬาลงกรณมหาวทยาลย” กองทนรชฎาภเษกสมโภช 1 นสตปรญญาเอก สาขาวชาการวดและประเมนผลการศกษา2 อาจารยทปรกษา 3 อาจารยทปรกษารวม

◆ ศรพนธ ตยะวงศสวรรณ ณฏฐภรณ หลาวทอง และ ศรชย กาญจนวาส ◆

3

ความเปนมาและความสÓคญของปญหา การกÓหนดคะแนนจดตด (setting cutscores) เปนการดÓเนนการกÓหนดคะแนนเพอใชเปนขดจÓกด (Threshold) ในการแบงคะแนนสอบตามระดบความสามารถของผสอบ (Towles-Reeves,

2008) ซงมบทบาทเพอการตความคะแนนสอบในกระบวนการวดและประเมนผลการเรยนร โดยใช

เปนเกณฑในการแบงคะแนนสอบเปนกลมๆ ซงคะแนนแตละกลมกจะสามารถอธบายความหมาย

ตามคÓอธบายระดบความสามารถทกÓหนดไว นอกจากนคะแนนจดตดยงสามารถนÓไปใชในหลายๆ

บทบาท อาท การใชคะแนนจดตดเพอการรบรอง (certifiers) เชน ใชเพอการรบรองการจบการศกษา

และรบรองความสามารถในการทÓงาน การใชเพอทÓนาย (predictors) เชน ใชเพอคดเลอกบคคล

เขาศกษาตอในมหาวทยาลย การใชเพอบรรยาย (descriptors) เชน ใชแบงกลมผสอบตามระดบ

ความสามารถ และการใชเพอกระตน (motivators) เชน ใชเปนคะแนนเปาหมายของการจดการศกษา

หรอการเรยนการสอน เปนตน (Green, 1995)

การกÓหนดคะแนนจดตดสวนใหญเปนการดÓเนนการโดยอาศยกลมผเชยวชาญเปนหลก

และมการดÓเนนการกÓหนดคะแนนจดตดหลายรอบ ซงกลาวไดวาในสถานการณหรอเงอนไขตาง ๆ

ของการกÓหนดคะแนนจดตดยอมเกดความความแปรปรวนของคะแนนจดตดอนเนองมาจากแหลง

ความคลาดเคลอนตาง ๆ เชน ความคลาดเคลอนจากจÓนวนผเชยวชาญ ความคลาดเคลอนจาก

จÓนวนกลมยอย และความคลาดเคลอนจากจÓนวนรอบ เปนตน ดงนนจงควรมการวเคราะหขอมล

เพอใหทราบถงแหลงความแปรปรวนทสงผลตอการกÓหนดคะแนนจดตด โดยอาศยทฤษฎการสรป

อางองความนาเชอถอ (Generalizability Theory) ซงเปนทฤษฎทเหมาะกบการประเมนการปฏบต

ของผเชยวชาญ (Brennan, 2001, p. 117) และสามารถนÓมาศกษาในกรณทมความคลาดเคลอน

หลายแหลงได (ศรชย กาญจนวาส, 2550; ศรชย กาญจนวาส, ศรเดช สชวะ, เอมอร จงศรพรปกรณ,

และดวงกมล ไตรวจตรคณ, 2551)

งานวจยทศกษาในประเดนเกยวกบแหลงความแปรปรวนทสงผลตอการกÓหนดคะแนน

จดตด ประกอบดวยงานวจยของ Lee และ Lewis (2008) โดยทÓการศกษาขนาดความแปรปรวน

จากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธบคมารค โดยออกแบบ

การวดแบบ Three-facet nested design ฟาเซทของการวดม 3 ฟาเซท คอ ผเชยวชาญ (p)

กลมผเชยวชาญ (g) และชดของขอสอบ (f) รปแบบความสมพนธระหวางฟาเซทเปน (p:g:f)

Design กลาวคอ แตละกลมประกอบดวยผเชยวชาญทไมซÓกนและแตละกลมกÓหนดคะแนนจดตด

ตางชดขอสอบกน ผลการศกษาพบวา แหลงความแปรปรวนหลกคอกลมผเชยวชาญ กลาวคอ คะแนน

จดตดเฉลยระหวางกลมผเชยวชาญมความแตกตางกนมาก และเสนอแนะวาในการกÓหนดคะแนน

จดตดโดยวธบคมารคนน หากตองการเพมความเทยงของคะแนนจดตดใหสงขนควรเพมจÓนวน

◆ การวเคราะหขนาดขององคประกอบความแปรปรวนและสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณ ◆

ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ

4

กลมยอยใหมจÓนวนมากขนดกวาการเพมจÓนวนผเชยวชาญในแตละกลมยอย นอกจากน Yin และ

Sconing (2008) ไดศกษาขนาดความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ ของการกÓหนด

คะแนนจดตดดวยวธ Item rating และวธ mapmark โดย ฟาเซทของการวดม 4 ฟาเซท คอ

ผเชยวชาญ (p) กลมผเชยวชาญ (g) ชดของขอสอบ (f) และจÓนวนรอบ (r) รปแบบความสมพนธ

ระหวางฟาเซทเปน (p:g:f)xr Design กลาวคอแตละกลมประกอบดวยผเชยวชาญทไมซÓกน

และแตละกลมกÓหนดคะแนนจดตดตางชดขอสอบกน โดยทกกลมจะกÓหนดคะแนนจดตดทกรอบ

ผลการศกษาพบวา แหลงความแปรปรวนหลกคอผเชยวชาญ กลาวคอผเชยวชาญแตละคนกÓหนด

คะแนนจดตดตางกนมาก และไดใหขอเสนอแนะไววาหากตองการใหผลการกÓหนดคะแนนจดตด

มความคลาดเคลอนนอยลงควรเพมจÓนวนผเชยวชาญใหมากขน

จากการศกษายงไมพบการศกษาขนาดความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ

ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช ผวจยจงสนใจศกษาขนาดของความ

แปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/

ไมใช และศกษา วธบคมารค และวธเอบซดวย เนองจากวธบคมารคเปนวธการกÓหนดคะแนนจดตด

ทนยมใชมากทสด (Zieky, Perie, & Livingston, 2008) หากมการศกษาเกยวกบวธนมากขน

กจะชวยใหผทจะใชวธนกÓหนดคะแนนจดตดมสารสนเทศประกอบการตดสนใจมากขน สวนวธเอบซ

เปนวธทผวจยพฒนาขนจากแนวคดการผสมผสานระหวางวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค

และวธการวเคราะหกลม โดยดงเอาจดเดนและขณะเดยวกนกลดจดดอยของแตละวธลง ผวจยจงสนใจ

ทจะศกษาขนาดความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ ทเกดขนจากการกÓหนดคะแนน

จดตดดวยวธนดวย

ในการศกษาครงนจะกÓหนดคะแนนจดตด 3 คา เพอแบงกลมผสอบออกเปน 4 ระดบ

ความสามารถ ประกอบดวย ระดบท 1 ระดบท 2 ระดบท 3 และระดบท 4 ตามลÓดบ

ซงการกÓหนดจÓนวนของระดบ ชอของระดบ และคÓอธบายระดบความสามารถ ดÓเนนการโดยศกษา

เอกสารและงานวจยทงในและตางประเทศเพอศกษาแนวคดและหลกการในการกÓหนดจÓนวน

ของระดบ ชอของระดบ และคÓอธบายระดบความสามารถ และศกษาความคดเหน แนวคด และ

ขอเสนอแนะจากผบรหารระดบสงของหนวยงานทรบผดชอบการจดการศกษาขนพนฐาน จÓนวน

5 คน จากนนนÓขอมลจากทงสองสวนมาประกอบกนเพอรางจÓนวนของระดบ ชอของระดบ และ

คÓอธบายระดบความสามารถ จากนนนÓไปใหผเชยวชาญพจารณาความเหมาะสม ประกอบดวย

ครผสอนวชาคณตศาสตร โรงเรยนอตรดตถดรณ จÓนวน 7 คน และอาจารยประจÓสาขาคณตศาสตร

คณะครศาสตร มหาวทยาลยราชภฏอตรดตถ จÓนวน 2 คน รวมถงผเชยวชาญทเขารวมการกÓหนด

คะแนนจดตด จÓนวน 27 คนเพอขอขอเสนอแนะในการปรบปรงใหสมบรณยงขน


5

ฟาเซทของการวดม 3 ฟาเซท คอ ผเชยวชาญ (p) กลมผเชยวชาญ (g) และจÓนวนรอบ

(r) โดยสงทตองการวด คอ ผลการกÓหนดคะแนนจดตด รปแบบความสมพนธระหวางฟาเซทเปน

(p:g)xr Design กลาวคอ แตละกลมประกอบดวยผเชยวชาญทไมซÓกนและทกกลมกÓหนดคะแนน

จดตดทกรอบ ซงการศกษาครงนจะทÓใหทราบขนาดของแหลงความแปรปรวนทสงผลตอคะแนน

จดตด อนจะเปนขอมลสÓคญสÓหรบการวางแผนเพอใหสามารถควบคมแหลงความคลาดเคลอนท

จะเกดขนจากการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซได

ตรงประเดน และไดสารสนเทศสÓหรบการตดสนใจเกยวกบจÓนวนผเชยวชาญ จÓนวนกลมยอย และ

จÓนวนรอบทเหมาะสมเพอใหสามารถกÓหนดคะแนนจดตดทมความเทยงสงถงระดบทตองการตอไป

วธการกÓหนดคะแนนจดตด การศกษาครงนเปนการดÓเนนการเพอกÓหนดคะแนนจดตด 3 วธประกอบดวยวธแองกอฟ

แบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ ซงมรายละเอยดเกยวกบความเปนมาและวธดÓเนนการดงน

1. วธแองกอฟถกคดขนโดย William H. Angoff ในปค.ศ.1970 เพอกÓหนดคะแนน

จดตดสÓหรบขอสอบแบบเลอกตอบ (multiple choice tests) วธนไดรบความนยมอยางกวางขวาง

โดยเฉพาะการทดสอบทมความสÓคญ (high stakes Testing) (Angoff, 1971, cited in Kane,

1994; Zieky et al., 2008) ทงนเนองจากวาวธนมขนตอนการดÓเนนการทงาย เนนการพจารณา

ขอสอบเปนหลก และสามารถดÓเนนการไดทงกอนและหลงการสอบ วธนจะใหผเชยวชาญเปน

ผพจารณากÓหนดคะแนนจดตด โดยผเชยวชาญจะตองพจารณาความนาจะเปนทผมความสามารถ

ขนตÓ (minimally acceptable person) จะสามารถตอบขอสอบไดถกตอง โดยคะแนนจดตดจะได

มาจากผลรวมของคาความนาจะเปนของขอสอบทกขอ

ตอมาวธแองกอฟไดถกพฒนาใหงายตอการปฏบตมากขนโดย Impara และ Plake

(1997) ซงใชชอวา วธแองกอฟแบบใช/ไมใช เพอใหสามารถกÓหนดคะแนนจดตดไดในกรณทขอสอบ

แตละขอใหคะแนนไมเทากน การพจารณากÓหนดคะแนนจดตดจะตางจากวธแองกอฟตรงทวธแองกอฟ

แบบใช/ไมใชจะใหผเชยวชาญพจารณาวาผทมความสามารถขนตÓจะสามารถตอบขอสอบไดถกตอง

ใชหรอไม ซง Impara และ Plake (1997) ไดทÓการทดลองเพอเปรยบคะแนนจดตดทกÓหนด

โดยใชวธแองกอฟและวธแองกอฟแบบใช/ไมใช พบวา ไดคะแนนจดตดเทากน

วธแองกอฟแบบใช/ไมใช มการดÓเนนการกÓหนดคะแนนจดตด 3 รอบ ดงน

รอบท 1 ผเชยวชาญแตละทานพจารณาขอสอบทละขอและตดสนวาผทมความสามารถ

ขนตÓของแตละระดบความสามารถจะสามารถตอบขอสอบแตละขอไดถกตองใชหรอไม หากผเชยวชาญ



6

พจารณาวาผทมความสามารถขนตÓของระดบความสามารถทกÓลงพจารณาอยสามารถตอบขอสอบ

ขอนนไดถกตองกใหใสเลข 1 ลงในชองผลการพจารณาของขอนน แตหากผเชยวชาญพจารณาวา

ผทมความสามารถขนตÓของระดบความสามารถทกÓลงพจารณาอยไมสามารถตอบขอสอบขอนน

ไดถกตองกใหใสเลข 0 ลงในชองผลการพจารณาของขอนน โดยผเชยวชาญจะตองพจารณาทละ

ระดบความสามารถจนครบทกระดบ

รอบท 2 ผเชยวชาญรวมกนอภปรายกลมยอยเกยวกบคะแนนจดตดทกÓหนดในรอบท 1

และกÓหนดคะแนนจดตดอกครงในรอบน โดยใชหลกการเดยวกนกบรอบท 1

รอบท 3 ผเชยวชาญรวมกนอภปรายกลมใหญเกยวกบคะแนนจดตดทกÓหนดในรอบท 2

และกÓหนดคะแนนจดตดครงสดทาย โดยใชหลกการเดยวกนกบรอบท 1

2. วธบคมารคถกเสนอขนครงแรกในป ค.ศ. 1996 โดย Lewis และ Green (1996 cited in

Zieky et. al., 2008) และไดรบความนยมอยางรวดเรว โดยเฉพาะในป ค.ศ. 2000 วธบคมารคถกนÓ

ไปใชกนอยางแพรหลายในสหรฐอเมรกา โดยจากการสÓรวจพบวาวธบคมารคถกนÓไปใชใน 18 รฐ

ซงถอวาถกใชมากทสด (Nellhaus, 2000) ตอมาในป ค.ศ. 2001 วธนกไดถกนÓมาใชเพอกÓหนด

คะแนนจดตดมากกวา 28 รฐ (Egan, 2001 cited in Lin, 2008) และเมอป ค.ศ. 2005 ม 31 รฐ

ทใชนเพอกÓหนดคะแนนจดตด และใชในการกÓหนดคะแนนจดตดสÓหรบการสอบทสÓคญ (Perie,

2005 cited in Lee & Lewis, 2008) วธบคมารคเปนวธทสามารถใชไดทงขอสอบทเปนแบบ

เลอกตอบทใหคะแนน 2 คา และขอสอบแบบใหคะแนนมากกวา 2 คา นอกจากนวธบคมารคยงม

จดเดนอยทการจดทÓคมอเรยงขอสอบ (Ordered Item Booklet: OIB) ซงจดทÓโดยการเรยง

ขอสอบจากของายไปขอยาก โดยใชทฤษฎการตอบสนองขอสอบ (Item Response Theory)

วเคราะหคาความยากของขอสอบ และเปนการทÓใหความสามารถของนกเรยนอยในระดบเดยวกน

(same continuum) ซงชวยใหผเชยวชาญกÓหนดจดตดไดงายขน

วธบคมารคจะดÓเนนการกÓหนดคะแนนจดตด 3 รอบ ดงน

รอบท 1 ผเชยวชาญแตละทานพจารณาคมอเรยงขอสอบในแตละหนา และพจารณา

ในประเดนตอไปน 1) ผสอบตองมความรความสามารถในเรองใดจงจะสามารถตอบขอสอบแตละขอ

ไดถกตอง และ 2) เหตใดขอสอบขอนจงยากกวาขอกอนๆ จากนนผเชยวชาญกÓหนดคะแนนจดตด

อยางอสระโดยนÓทคนหนงสอมาคนทขอสอบซงผเชยวชาญคดวามความเหมาะสมทจะเปนจดตด

โดยขอทอยกอนหนาทคนหนงสอจะเปนขอทผทมความสามารถขนตÓของระดบความสามารถทกÓลง

พจารณาอย มความนาจะเปน 0.67 ทจะตอบขอสอบไดถกตอง โดยผเชยวชาญจะพจารณาจาก

ระดบความสามารถตÓทสดไปจนถงระดบความสามารถทสงทสด


7

รอบท 2 ผเชยวชาญรวมกนอภปรายกลมยอยเกยวกบคะแนนจดตดทกÓหนดในรอบท 1

และกÓหนดคะแนนจดตดอกครง โดยอาศยหลกการเดยวกบรอบท 1

รอบท 3 ผเชยวชาญรวมกนอภปรายกลมใหญเกยวกบคะแนนจดตดทกÓหนดในรอบท 2

และกÓหนดคะแนนจดตดอกครง โดยอาศยหลกการเดยวกบรอบท 1

3. วธเอบซเปนวธทผสมผสานระหวางวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธ

วเคราะหกลม ซงวธแองกอฟแบบใช/ไมใช และวธบคมารคเปนวธแบบสอบเปนศนยกลาง (test-

center methods) (Zieky et al., 2008) กลาวคอเปนการกÓหนดคะแนนจดตดโดยเนนการพจารณา

จากขอสอบเปนหลก สวนวธการวเคราะหกลมเปนวธผสอบเปนศนยกลาง (examinee-centered

methods) ซงเปนการกÓหนดคะแนนจดตดทเนนการพจารณาจากผลการตอบของผสอบเปนหลก

(Berk, 1996; Plake, 2008; Lee & Lewis, 2008; Näsström & Nyström, 2008) วธเอบซ

จะดงเอาจดเดนและขณะเดยวกนกลดจดดอยของแตละวธลง ซงวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค

และวธการวเคราะหกลมตางกมจดเดนทตางกน โดยวธแองกอฟแบบใช/ไมใชมจดเดนคอการให

ความสÓคญกบการกÓหนดคะแนนจดตดของผตดสนโดยปราศจากกรอบเรองคาความยากงายของ

ขอสอบ กลาวคอเปนการกÓหนดคะแนนจดตดทใหความสÓคญกบการตดสนใจของผเชยวชาญ

ทพจารณาจากเนอหาทสอบวดเปนหลก สÓหรบวธบคมารคมจดเดนอยทคมอการจดเรยงขอสอบ

ทชวยใหผเชยวชาญกÓหนดจดตดไดงายและเรว สวนวธการวเคราะหกลมเปนการวเคราะหทางสถต

เพอจดใหกลมผสอบทมลกษณะทสนใจเหมอนหรอคลายกนอยกลมเดยวกน และแตละกลมจะตอง

มลกษณะทสนใจตางกนใหมากทสด ซงกลาวไดวาเปนวเคราะหเพอการกÓหนดกลมใหผสอบจาก

ลกษณะทสนใจโดยปราศจากความลÓเอยงใดๆ

สÓหรบขอดอยของทง 3 วธขางตน คอวธแองกอฟแบบใช/ไมใชนนผเชยวชาญจะตอง

ใชกระบวนการคดอยางมาก (high cognitive load) ในการพจารณาวาผทมความสามารถขนตÓ

จะสามารถตอบขอสอบไดถกตองใชหรอไม โดยเฉพาะในกรณทมจÓนวนขอสอบทตองพจารณามาก ๆ

และตองกÓหนดคะแนนจดตดหลายรอบ อาจทÓใหผเชยวชาญเกดความออนลาในขณะทกÓหนด

คะแนนจดตดซงอาจสงผลใหคะแนนจดตดทกÓหนดเกดความคลาดเคลอนได (Clauser, et al.,

2009) สวนวธบคมารคมจดดอย คอหากเกดกรณทผเชยวชาญรสกวาขอสอบทถกเรยงไวตามลÓดบ

ความยากงายนนบางขอมตÓแหนงทไมเหมาะสม ซงกรณเชนนอาจสงผลตอคณภาพของคะแนน

จดตดทกÓหนดได สวนวธการวเคราะหกลมกมจดดอยคอไมสามารถระบไดวาแตละกลมทแบงมความ

สามารถระดบใดและไมสามารถกÓหนดคะแนนจดตดทสงกวาหรอตÓกวาผลการตอบขอสอบของ

ผสอบกลมทเลอกมาวเคราะหได (Violato, Marini, & Lee, 2003; Hess, Subhiyah & Giordano,

2007)



8

จากทกลาวมาขางตน วธเอบซจงเปนวธทถกพฒนาขนโดยมเปาหมายทจะทÓใหผเชยวชาญ

สามารถกÓหนดคะแนนจดตดไดงายและเรว โดยใหผเชยวชาญกÓหนดคะแนนจดตดจากคมอเรยง

ขอสอบซงถอเปนจดเดนของบคมารค แตวธเอบซจะแบงคมอเรยงขอสอบเปนหลาย ๆ ฉบบตามสาระ

การเรยนรเรยกวา คมอเรยงขอสอบรายสาระการเรยนร (Domain–Ordered Item Booklet:

D-OIB) ซงเปนคมอทจดทÓขนโดยแบงขอสอบเปนกลมตามสาระการเรยนร กลาวคอคมอเรยงขอสอบ

รายสาระการเรยนรจะมหลายฉบบขนอยกบจÓนวนสาระการเรยนรทสอบวด ขอสอบในแตละสาระ

การเรยนรจะถกจดเรยงจากของายไปขอยาก ขอละ 1 หนา โดยใชทฤษฎการตอบสนองขอสอบ

โมเดล 3 พารามเตอร (Three parameter model) ในการวเคราะหคาความยากของขอสอบ (b)

คาอÓนาจจÓแนกของขอสอบ (a) และคาโอกาสในการเดาขอสอบ (c) ทงนกเพอใหการพจารณา

กÓหนดคะแนนจดตดทÓไดงายขน เนองจากคมอเรยงขอสอบรายสาระการเรยนรแตละฉบบ

จะประกอบดวยขอสอบทวดสาระการเรยนรเดยวกน สวนหลกการพจารณาเพอกÓหนดคะแนนจดตด

จะดÓเนนคลายกบวธแองกอฟแบบใช/ไมใช กลาวคอใหผเชยวพจารณาขอสอบตามลÓดบความยากงาย

และตดสนวาผทสามารถตอบขอสอบแตละขอไดถกตองควรมความสามารถอยางนอยระดบใดแทนท

จะใหผเชยวชาญนÓทคนหนงสอมาขนตรงขอทผเชยวชาญคดวาเปนจดตด ซงการพจารณาแบบน

นาจะชวยลดปญหาทเกดจากการทผเชยวชาญคดวาขอสอบทถกจดเรยงไวตามความยากงายมลÓดบ

ทไมเหมาะสม เพราะวธเอบซใชคมอการจดเรยงขอสอบเปนเพยงสารสนเทศประกอบการกÓหนด

คะแนนจดตดทเสนอเกยวกบคาความยากงายของขอสอบทไดจากการวเคราะหจากผลการตอบของ

ผสอบเทานน กลาวไดวา วธเอบซยงคงใหความสÓคญกบความคดเหนของผเชยวชาญทพจารณาจาก

เนอหาทสอบเปนหลกแทนทจะตองพจารณาคะแนนจดตดทถกจÓกดไวกบลÓดบของความยากงาย

ของขอสอบจนเกนไป ซงถอเปนจดเดนของวธแองกอฟแบบใช/ไมใช นอกจากนวธเอบซจะเสนอ

สารสนเทศทมากกวาคาความยากงายของขอสอบ โดยจะเสนอสารสนเทศเกยวกบผลการวเคราะหกลม

(Clustering – Result: CR) ซงเปนผลการจดกลมทมใชเปนการกÓหนดโดยอาศยความคดเหนของ

ผเชยวชาญแตเปนการวเคราะหขอมลทางสถตทใชขอมลจากผลการสอบของผสอบมาทÓการวเคราะห

โดยตวแปรทใชในการแบงกลม ไดแก คะแนนรวมของขอสอบของแตละรายสาระการเรยนร

สารสนเทศนจะนÓเสนอเปนผลคะแนนเฉลยรายสาระการเรยนรของแตละกลม และชวงของคะแนนสอบ

ทคาบเกยวกนของแตละระดบความสามารถ ตวอยางดงแสดงในภาพ 1 และภาพ 2


9

ภาพ 1 ตวอยางผลคะแนนเฉลยรายสาระการเรยนรของแตละกลม

ภาพ 2 ตวอยางชวงของคะแนนสอบทคาบเกยวกนของแตละกลม

วธเอบซจะดÓเนนการกÓหนดคะแนนจดตด 3 รอบ ดงน

รอบท 1 ผเชยวชาญพจารณาคมอเรยงขอสอบรายสาระการเรยนร และผลการวเคราะหกลม จากนนกใหผเชยวชาญพจารณาวาผทสามารถตอบขอสอบแตละขอไดถกตองควรมความสามารถอยางนอยระดบใด โดยมหลกการพจารณาเพมเตมคอหากขอใดทผเชยวชาญไมมนใจกใหระบไวในขอสอบ ดงนนขอสอบทผเชยวชาญกÓหนดไวในแตละระดบความสามารถกจะมสองกลม คอกลมทผเชยวชาญมนใจและกลมทผเชยวชาญไมมนใจ ผวจยคดวาขอมลเกยวกบผลคะแนนเฉลยรายสาระการเรยนรของแตละกลม (ภาพ 1) นาจะเปนขอมลทเปนประโยชนตอการตดสนใจกÓหนดขอสอบไวในแตละกลม สวนขอมลเกยวกบชวงของคะแนนสอบทคาบเกยวกนของแตละกลม (ภาพ 2) นาจะเปนประโยชนตอผเชยวชาญในแงการเปรยบเทยบผลการกÓหนดคะแนนจดตดของผเชยวชาญเองกบชวงคะแนนทคาบเกยวกนของแตละกลมทถกกÓหนดโดยการวเคราะหกลม

รอบท 2 ผเชยวชาญรวมกนอภปรายกลมยอยเกยวกบขอสอบทผเชยวชาญยงไมมนใจในรอบท 1 เพอใหการอภปรายกระชบและตรงประเดนมากขน และกÓหนดคะแนนจดตดอกครง โดยอาศยหลกการเดยวกบรอบท 1



10

รอบท 3 ผเชยวชาญรวมกนอภปรายกลมใหญเกยวกบขอสอบทผเชยวชาญยงไมมนใจในรอบท 2 และกÓหนดคะแนนจดตดอกครง โดยอาศยหลกการเดยวกบรอบท 1

วตถประสงคของการวจย 1. เพอวเคราะหขนาดองคประกอบความแปรปรวน (variance components) ของการ กÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ 2. เพอวเคราะหคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณ (depend-ability coefficient : z^) ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ เมอจÓนวนผเชยวชาญ และจÓนวนกลมผเชยวชาญตางกน

ขอบเขตการวจย ประชากร

ประชากรผเชยวชาญเพอกÓหนดคะแนนจดตด ไดแก ครผสอนวชาคณตศาสตรในระดบมธยมศกษาตอนปลาย

กลมตวอยาง

การวจยครงนผวจยใชวธการสมอยางงายเพอใหไดกลมตวอยางผเชยวชาญซงเปนครผสอนวชาคณตศาสตรในระดบมธยมศกษาตอนปลาย จÓนวน 27 คน จากนนจงใชวธการสมอยางงายเพอแบงผเชยวชาญเปน 3 กลม และจบสลากเพอกÓหนดวธการกÓหนดคะแนนจดตดใหแตละกลม

ตวแปรทศกษา

ตวแปรตน คอ วธการกÓหนดคะแนนจดตด 3 วธ ไดแก วธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธ บคมารค และวธเอบซ จÓนวนผเชยวชาญ จÓนวนกลมผเชยวชาญ และจÓนวนรอบในการตดสน

ตวแปรตาม คอ ขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ

วธดÓเนนการวจย ในการวจยครงนดÓเนนการ 2 สวนยอย ไดแก สวนแรกเปนการศกษานÓรอง (Pilot Study) ซงเปนการกÓหนดคะแนนจดตดโดยนกศกษาชนปท 1, 2 และ 3 คณะศกษาศาสตร วชาเอก การสอนคณตศาสตร จÓนวน 27 คน โดยการรบสมครผทสนใจเขารวมการกÓหนดคะแนนจดตด และสวนทสองเปนการกÓหนดคะแนนจดตดจรงโดยครผสอนวชาคณตศาสตร ระดบมธยมศกษา ตอนปลายโดยการศกษาทงสองสวนใชวธกÓหนดคะแนนจดตด 3 วธ ประกอบดวยวธแองกอฟ แบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ


11

เครองมอทใชในการวจย เครองมอทใชสÓหรบการวจยครงนประกอบดวย แบบบนทกการกÓหนดคะแนนจดตดและขอสอบสÓหรบการทดสอบทางการศกษาระดบชาตขนพนฐาน (O-NET) ชวงชนท 4 (มธยมศกษาปท 6) ปการศกษา 2553 จÓนวน 40 ขอ แบงเปนขอสอบแบบเลอกตอบ 4 ตวเลอก จÓนวน 20 ขอ และ ขอสอบแบบเตมคÓตอบ จÓนวน 20 ขอ ประกอบดวย 5 สาระการเรยนร รายละเอยดดงแสดงในตารางตอไปน

ตาราง 1 แสดงรายละเอยดจÓนวนขอสอบและชวงของคาความยากของขอสอบวชาคณตศาสตร

สาระการเรยนรทสอบวดขอสอบ(จÓนวน)

คาความยาก (b)

สาระการเรยนรท 1 จÓนวนและการดÓเนนการสาระการเรยนรท 2 การวดสาระการเรยนรท 3 เรขาคณตสาระการเรยนรท 4 พชคณตสาระการเรยนรท 5 การวเคราะหขอมลและความนาจะเปน

7421611

0.60-1.860.74-1.441.40-1.720.17-1.570.43-1.71

ทงฉบบ 40 0.17-1.86

การเกบรวบรวมขอมล

การดÓเนนการในขนตอนของการกÓหนดคะแนนจดตด ผวจยไดดÓเนนการเกบรวบรวมขอมล โดยตดตอนดหมายเวลา และสถานทสÓหรบการเขารวมเพอกÓหนดคะแนนจดตดกบผเชยวชาญ สÓหรบการศกษานÓรองกบนกศกษาชนปท 1, 2 และ 3 คณะศกษาศาสตร วชาเอกการสอนคณตศาสตร ไดดÓเนนการกÓหนดคะแนนจดตดในวนท 6 พฤศจกายน 2554 และหลงจากไดปรบปรงขอบกพรองของการดÓเนนการจากการศกษานÓรองเรยบรอยแลวกไดดÓเนนการกÓหนดคะแนน จดตดจรงโดยอาศยครผสอนวชาคณตศาสตร ระดบมธยมศกษาตอนปลาย ซงดÓเนนการกÓหนดคะแนนจดตดในวนท 15 พฤศจกายน 2554

การวเคราะหขอมล การวเคราะหขอมลเพอศกษาขนาดองคประกอบความแปรปรวน และสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ โดยใชโปรแกรม GENOVA (GENeralized analysis Of Variance System) ฟาเซทของการวดม 3 ฟาเซท คอ ผเชยวชาญ (p) กลมผเชยวชาญ (g) และจÓนวน



12

รอบ (r) โดยสงทตองการวด คอ ผลการกÓหนดคะแนนจดตด รปแบบความสมพนธระหวางฟาเซทเปน (p:g)xr Design กลาวคอ แตละกลมประกอบดวยผเชยวชาญทไมซÓกนและทกกลมกÓหนดคะแนนจดตดทกรอบ

ผลการวจย 1. ผลการศกษาขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ มรายละเอยดดงตอไปน

1.1 ผลการศกษาขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอน ตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช

ตาราง 2 ผลการศกษาขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช

Source of Variation

dfSum of square

(SS)Mean Square

(MS)Estimated Variance

ComponentPercent of Total

VariabilityLevel 1/2

gp:grgrpr:g,e

Total

26241226

196.2222933.1111609.5556328.2222765.55562832.6667

98.1111155.5185304.777882.055663.7963

030.574124.74696.086463.7963125.2037

024.4219.774.8650.95100.00

Level 2/3gp:grgrpr:g,e

Total

26241226

102.74071008.22225068.07411239.48151777.77789196.2963

51.3704168.03702534.0370309.8704148.1482

06.6296

247.129653.9074148.1481455.8147

01.4554.2211.8332.50100


Total

26241226

213.4074210.444453.629681.4815210.2222769.1852

106.703735.074126.814820.370417.5185

7.64205.85190.71600.950617.518532.6790

23.3817.912.192.9153.61100.00


13

จากตาราง 2 พบวา ขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความ

คลาดเคลอนตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 1/2 เรยงจากมากไปหานอย ไดแก

องคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ (pr:g, e) มคา 63.7963 คดเปนรอยละ 50.95 รองลงมา

คอองคประกอบความแปรปรวนของผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) มคา 30.5741 คดเปนรอยละ

24.42 องคประกอบความแปรปรวนของรอบในการตดสน (r) มคา 24.7469 คดเปนรอยละ 19.77

องคประกอบความแปรปรวนของปฏสมพนธระหวางกลมผเชยวชาญและรอบในการตดสน (gr)

มคา 6.0864 คดเปนรอยละ 4.86 และองคประกอบความแปรปรวนของกลมผเชยวชาญ(g) มคา 0

แสดงวาความแตกตางของคะแนนจดตดทระดบ 1/2 สวนใหญเนองมาจากองคประกอบความแปรปรวน

สวนทเหลอ รองลงมาเกดจากความแตกตางกนของผเชยวชาญในแตละกลม สวนกลมผเชยวชาญ

ไมมความแตกตางกนในการกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 1/2

ขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ ของ

การกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 2/3 เรยงจากมากไปหานอย ไดแกองคประกอบความแปรปรวน

ของรอบในการตดสน (r) มคา 247.1296 คดเปนรอยละ 54.22 รองลงมาคอองคประกอบ

ความแปรปรวนสวนทเหลอ (pr:g, e) มคา 148.1481 คดเปนรอยละ 32.50 องคประกอบ

ความแปรปรวนของปฏสมพนธระหวางกลมผเชยวชาญและรอบในการตดสน (gr) มคา 53.9074

คดเปนรอยละ 11.83 องคประกอบความแปรปรวนของผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) มคา 6.6296

คดเปนรอยละ 1.45 และองคประกอบความแปรปรวนของกลมผเชยวชาญ (g) มคา 0 แสดงวา

ความแตกตางของคะแนนจดตดทระดบ 2/3 สวนใหญเนองมาจากความแตกตางของรอบในการตดสน

รองลงมาคอองคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ สวนกลมผเชยวชาญไมมความแตกตางกน

ในการกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 2/3



สวนทเหลอ (pr:g, e) มคา 17.5185 คดเปนรอยละ 53.61 รองลงมาคอ องคประกอบความแปรปรวน

ของกลมผเชยวชาญ (g) มคา 7.6420 คดเปนรอยละ 23.38 องคประกอบความแปรปรวนของ

ผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) มคา 5.8519 คดเปนรอยละ 17.91 องคประกอบความแปรปรวน

ของปฏสมพนธระหวางกลมผเชยวชาญและรอบในการตดสน (gr) มคา 0.9506 คดเปนรอยละ 2.91

และองคประกอบความแปรปรวนของรอบในการตดสน (r) มคา 0.7160 คดเปนรอยละ 2.19

แสดงวาความแตกตางของคะแนนจดตดทระดบ 3/4 สวนใหญเนองมาจากองคประกอบความแปรปรวน

สวนทเหลอ รองลงมาคอความแตกตางกนของกลมผเชยวชาญ และคะแนนจดตดมความแตกตางกน

นอยในแตละรอบของการตดสน



14

1.2 ผลการศกษาขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอน

ตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธบคมารค

ตาราง 3 ผลการศกษาขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ

ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธบคมารค

Source of Variation

dfSum of square

(SS)Mean Square




gp:grgrpr:g,e

Total

26241226

231.18521365.1111101.407422.3704147.55561867.6296

115.5926227.518550.70375.592612.2963

071.74075.0123

012.296389.0493

080.565.630

13.81100.00


Total

26241226

24.0741308.222226.74070.148263.1111422.2963

12.0370451.3703713.370370.037045.25926

015.37041.4815

05.259322.1112

069.516.700

23.79100.00


Total

26241226

87.6296512.888946.296328.592665.7778741.1852

43.814885.481523.14827.14825.4815

165.0741

026.66671.77780.55565.481534.4816

077.345.161.6115.90100.00


คลาดเคลอนตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 1/2 เรยงจากมากไปหานอย ไดแก

องคประกอบความแปรปรวนของผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) มคา 71.7407 คดเปนรอยละ 80.56

รองลงมาคอองคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ (pr:g, e) มคา 12.2963 คดเปนรอยละ 13.81

องคประกอบความแปรปรวนของรอบในการตดสน (r) มคา 5.0123 คดเปนรอยละ 5.63

สวนองคประกอบความแปรปรวนของกลมผเชยวชาญ (g) และองคประกอบความแปรปรวนของ


15

ปฏสมพนธระหวางกลมผตดสนและรอบในการตดสน (gr) มคา 0 แสดงวาความแตกตางของคะแนน

จดตดทระดบ 1/2 สวนใหญเนองมาจากความแตกตางกนของผเชยวชาญในแตละกลม รองลงมาคอ

องคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ สวนกลมผเชยวชาญ และผเชยวชาญแตละกลมไมมความ

แตกตางกนในการกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 1/2



ของผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) มคา 15.3704 คดเปนรอยละ 69.51 รองลงมาคอองคประกอบ

ความแปรปรวนสวนทเหลอ (pr:g, e) มคา 5.2593 คดเปนรอยละ 23.79 องคประกอบความแปรปรวน

ของรอบในการตดสน (r) มคา 1.4815 คดเปนรอยละ 6.70 สวนองคประกอบความแปรปรวน

ของกลมผเชยวชาญ (g) และองคประกอบความแปรปรวนของปฏสมพนธระหวางกลมผเชยวชาญ

และรอบในการตดสน (gr) มคา 0 แสดงวาความแตกตางของคะแนนจดตดทระดบ 2/3 สวนใหญ

เนองมาจากความแตกตางกนของผเชยวชาญในแตละกลม รองลงมาคอองคประกอบความแปรปรวน

สวนทเหลอ สวนกลมผเชยวชาญ และผเชยวชาญในแตละกลมไมมความแตกตางกนในการกÓหนด

คะแนนจดตดทระดบ 2/3


การกÓหนดคะแนนจดตดระดบ 3/4 เรยงจากมากไปหานอย ไดแกองคประกอบความแปรปรวนของ

ผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) มคา 26.6667 คดเปนรอยละ 77.34 รองลงมาคอองคประกอบ

ความแปรปรวนสวนทเหลอ (pr:g, e) มคา 5.4815 คดเปนรอยละ 15.90 องคประกอบความแปรปรวน

ของรอบในการตดสน (r) มคา 1.7778 คดเปนรอยละ 5.16 และองคประกอบความแปรปรวนของ

ปฏสมพนธระหวางกลมผเชยวชาญและรอบในการตดสน (gr) มคา 0.5556 คดเปนรอยละ 1.61

สวนองคประกอบความแปรปรวนของกลมผเชยวชาญ (g) มคา 0 แสดงวา ความแตกตางของ

คะแนนจดตดทระดบ 3/4 สวนใหญเนองมาจากความแตกตางกนของผเชยวชาญในแตละกลม

รองลงมาคอองคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ สวนกลมผเชยวชาญไมมความแตกตางกน

ในการกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 3/4



16

1.3 ผลการศกษาขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอน

ตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธเอบซ

ตาราง 4 ผลการศกษาขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ

ของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธเอบซ

Source of Variation

dfSum of square

(SS)Mean Square




gp:grgrpr:g,e

Total

26241226

10.666722.666784.22229.111179.3333206.0000

5.33333.777842.11112.27786.611160.1111

0.65430

4.42590

6.611111.6913

5.600.0037.850.0056.55100.00


Total

26241226

200.0741399.1111154.74075.0370

564.22221323.1852

100.0370466.5185277.370371.2592647.01852292.20371

8.80866.5

8.45680

47.018570.7839

12.449.1811.950.0066.43100.00


Total

26241226

9.1852649.7778289.8519165.92591041.55562156.2963

4.59259108.2963144.9259341.4814886.7963386.0926

07.166711.4938

086.7963105.4568

0.006.8010.900.0082.30100.00


คลาดเคลอนตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตดระดบ 1/2 เรยงจากมากไปหานอยไดแก

องคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ (pr:g, e) มคา 6.6111คดเปนรอยละ 56.55 รองลงมา

คอองคประกอบความแปรปรวนของรอบในการตดสน (r) มคา 4.4259 คดเปนรอยละ 37.86

และองคประกอบความแปรปรวนของกลมผเชยวชาญ (g) มคา 0.6543 คดเปนรอยละ 5.60

สวนองคประกอบความแปรปรวนของผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) และองคประกอบความ

แปรปรวนของปฏสมพนธระหวางกลมผเชยวชาญและรอบในการตดสน (gr) มคา 0 แสดงวาความ


17

แตกตางของคะแนนจดตดทระดบ 1/2 สวนใหญเนองมาจากองคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ

รองลงมาคอความแตกตางของรอบในการตดสน สวนผเชยวชาญในแตละกลมกÓหนดคะแนนจดตด

ไมแตกตางกน และผเชยวชาญแตละกลมมความคงเสนคงวาในการกÓหนดคะแนนจดตดในแตละรอบ



สวนทเหลอ (pr:g, e) มคา 47.0185 คดเปนรอยละ 66.43 รองลงมาคอองคประกอบความแปรปรวน

ของกลมผเชยวชาญ (g) มคา 8.8086 คดเปนรอยละ 12.44 องคประกอบความแปรปรวนของรอบ

ในการตดสน (r) มคา 8.4568 คดเปนรอยละ 11.95 และองคประกอบความแปรปรวนของ

ผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) มคา 6.5000 คดเปนรอยละ 9.18 สวนองคประกอบความแปรปรวน

ของปฏสมพนธระหวางกลมผเชยวชาญและรอบในการตดสน (gr) มคา 0 แสดงวาความแตกตาง

ของคะแนนจดตดทระดบ 2/3 สวนใหญเนองมาจากองคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ

รองลงมาคอความแตกตางกนของกลมผเชยวชาญ สวนผเชยวชาญแตละกลมมความคงเสนคงวา

ในการกÓหนดคะแนนจดตดในแตละรอบ


การกÓหนดคะแนนจดตดทระดบ 3/4 เรยงจากมากไปหานอยไดแก องคประกอบความแปรปรวน

สวนทเหลอ (pr:g, e) มคา 86.7963 คดเปนรอยละ 82.30 รองลงมาคอองคประกอบความแปรปรวน

ของรอบในการตดสน (r) มคา 11.4938 คดเปนรอยละ 10.90 และองคประกอบความแปรปรวน

ของผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) มคา 7.1667 คดเปนรอยละ 6.80 สวนองคประกอบความแปรปรวน

ของกลมผเชยวชาญ (g) และองคประกอบความแปรปรวนของปฏสมพนธระหวางกลมผตดสน

และรอบในการตดสน (gr) มคา 0 แสดงวาความแตกตางของคะแนนจดตดระดบ 3/4 สวนใหญ

เนองมาจากองคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ รองลงมาคอความแตกตางกนของผเชยวชาญ

ในแตละกลม รองลงมาคอความแตกตางของรอบในการตดสน สวนผเชยวชาญในแตละกลมกÓหนด

คะแนนจดตดไมแตกตางกน และผเชยวชาญแตละกลมมความคงเสนคงวาในการกÓหนดคะแนน

จดตดแตละรอบ



18

1.4 ผลการเปรยบเทยบขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความ

คลาดเคลอน ตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตด

ตาราง 5 ผลการเปรยบเทยบขนาดขององคประกอบความแปรปรวนจากแหลงความคลาดเคลอนตาง ๆ ของการกÓหนดคะแนนจดตด

Source of Variation

วธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค วธเอบซ

Estimated Variance

Component

Percent of Total

Variability

Estimated Variance

Component

Percent of Total

Variability

Estimated Variance

Component

Percent of Total


gp:grgr

pr:g,eTotal

030.574124.74696.086463.7963125.2037

024.4219.774.8650.95100.00

071.74075.0123

012.296389.0493

080.565.630

13.81100.00

0.65430

4.42590

6.611111.6913

5.600.0037.850.0056.55100.00

Level 2/3gp:grgr

pr:g,eTotal

06.6296

247.129653.9074148.1481455.8147

01.4554.2211.8332.50100

015.37041.4815

05.259322.1112

069.516.700

23.79100.00

8.80866.5

8.45680

47.018570.7839

12.449.1811.950.0066.43100.00

Level 3/4gp:grgr

pr:g,eTotal

7.64205.85190.71600.950617.518532.6790

23.3817.912.192.9153.61100.00

026.66671.77780.55565.481534.4816

077.345.161.6115.90100.00

07.166711.4938

086.7963105.4568

0.006.8010.900.0082.30100.00

จากตาราง 5 พบวา แตละวธมขนาดองคประกอบความแปรปรวนแตกตางกน ดงน

องคประกอบความแปรปรวนของผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) สงผลตอความแตกตางกนของ

คะแนนจดตดทกÓหนดโดยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช และบคมารคคอนขางมาก แตสงผลตอความ

แตกตางกนของคะแนนจดตดทกÓหนดโดยวธเอบซคอนขางนอย องคประกอบความแปรปรวนของ

รอบในการตดสน (r) สงผลตอความแตกตางกนของคะแนนจดตดทกÓหนดโดยวธแองกอฟแบบใช/


19

ไมใชสงกวาวธบคมารคและวธเอบซ นอกจากนองคประกอบความแปรปรวนของปฏสมพนธระหวาง

กลมผตดสนและรอบในการตดสน (gr) สงผลตอความแตกตางกนของคะแนนจดตดทกÓหนดโดยวธ

แองกอฟแบบใช/ไมใชคอนขางมาก แตสงผลตอความแตกตางกนของคะแนนจดตดทกÓหนดโดยวธ

บคมารคและวธเอบซคอนขางนอย สวนองคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ (pr:g, e) สงผล

ตอความแตกตางกนของคะแนนจดตดทกÓหนดโดยทกวธคอนขางมาก

2. ผลวเคราะหคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณของการกÓหนด

คะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ เมอจÓนวนผเชยวชาญ และ

จÓนวนกลมผเชยวชาญตางกน

ตาราง 6 ผลวเคราะหสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณของการกÓหนด

คะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช วธบคมารค และวธเอบซ เมอจÓนวนผเชยวชาญ

และจÓนวนกลมผเชยวชาญตางกน

Dependability coefficient (z^)

Size of decision studyg = 1p = 1r = 3

g = 2p = 2r = 3

g = 3p = 3r = 3

g = 4p = 3r = 3

g = 5p = 3r = 3

g = 3p = 4r = 3

g = 4p = 4r = 3

g = 5p = 5r = 3

Angoff methodLevel 1/2Level 2/3Level 3/4

0.19770.54220.0219

0.19770.54220.0660

0.48160.79010.1159

0.72500.90360.1488

0.76720.92130.1793

0.71440.88900.1295

0.66410.87540.1656

0.76930.91440.2125

Bookmark methodLevel 1/2Level 2/3Level 3/4

0.048330.04190.0516

0.168830.14880.1762

0.31370.28220.3212

0.37860.34390.3868

0.43240.39590.4409

0.37860.34390.3830

0.44830.41140.4528

0.55940.52200.5600

ABC methodLevel 1/2Level 2/3Level 3/4

0.37370.05560.0643

0.70470.18120.2157

0.84300.31940.3822

0.87750.38480.4520

0.89950.43880.5077

0.87750.37170.4520

0.90520.44090.5238

0.93720.53890.6321

จากตาราง 6 พบวา คาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณของ

การกÓหนดคะแนนจดตดแตละวธมความแตกตาง โดยทกวธจะมคาสมประสทธความนาเชอถอ

สÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณเพมขนเมอเพมจÓนวนผเชยวชาญใหมากขน เมอพจารณาวธการ

เพมจÓนวนผเชยวชาญสามารถทÓได 2 วธ คอ เพมจÓนวนผเชยวชาญในแตละกลมใหมากขนและ

เพมจÓนวนกลมผเชยวชาญใหมากขน เมอพจารณาคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจ



20

เชงสมบรณของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช พบวา เมอกÓหนดจÓนวนกลม

เปน 3 กลมและจÓนวนผเชยวชาญแตละกลมเปน 4 คน (รวมมผเชยวชาญจÓนวน 12 คน) พบวา

คาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณ 0.7144 และ 0.8890 ตามลÓดบ

แตเมอกÓหนดจÓนวนกลมเปน 4 กลมและจÓนวนผเชยวชาญแตละกลมเปน 3 คน (รวมมผเชยวชาญ

จÓนวน 12 คน) พบวา คาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณ 0.7250 และ

0.9036 ตามลÓดบ แสดงวาการเพมจÓนวนกลมใหมากขนทÓใหคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบ

การตดสนใจเชงสมบรณของการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใชสงกวาการเพม

จÓนวนผเชยวชาญในแตละกลมใหมากขน สวนวธบคมารค และวธเอบซ พบวา การเพมจÓนวนกลม

ใหมากขนหรอการเพมจÓนวนผเชยวชาญในแตละกลมใหมากขนไมไดทÓใหคาสมประสทธความนา

เชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณแตกตางกนนก

เพอแสดงใหเหนความแตกตางของคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจ

เชงสมบรณของการกÓหนดคะแนนจดตดแตละวธ ผวจยขอนÓเสนอผลเปนกราฟเสน ดงแสดงใน

แผนภาพตอไปน

ภาพ 3 คาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณของการกÓหนดคะแนนจดตด

แตละวธ เมอเมอจÓนวนผเชยวชาญ และจÓนวนกลมผเชยวชาญตางกน


21

อภปรายผลการวจยและขอเสนอแนะ 1. จากผลการวเคราะหขนาดองคประกอบความแปรปรวนของการกÓหนดคะแนนจดตด

พบวา แตละวธมขนาดองคประกอบความแปรปรวนแตกตางกน ดงแสดงในแผนภาพ 3 ซงผวจย

มประเดนทจะอภปรายและเสนอแนะดงน

1.1 องคประกอบความแปรปรวนของผเชยวชาญในแตละกลม (p:g) สงผลตอความ

แตกตางกนของคะแนนจดตดทกÓหนดโดยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช และบคมารคคอนขางมาก

แตสงผลตอความแตกตางกนของคะแนนจดตดทกÓหนดโดยวธเอบซคอนขางนอย แสดงวาคะแนน

จดตดของผเชยวชาญแตละคนในกลมทกÓหนดดวยวธเอบซมความใกลเคยงกนมากกวาวธแองกอฟ

แบบใช/ไมใช และวธบคมารค ทงนอาจเนองมาจากการกÓหนดคะแนนจดตดโดยวธแองกอฟแบบ

ใช/ไมใช และบคมารคเปนการพจารณาขอสอบทงฉบบซงเปนขอสอบทวดหลาย ๆ สาระการเรยนร

ซงทÓใหการพจารณาเพอกÓหนดคะแนนจดตดทÓไดยากโดยเฉพาะอยางยงในกรณทขอสอบมจÓนวนมาก

ยอมทÓใหผลการกÓหนดคะแนนจดตดของผเชยวชาญแตละคนมความตางกนได สวนการกÓหนด

คะแนนจดตดโดยวธเอบซนนผเชยวชาญจะพจารณาขอสอบทละกลมสาระการเรยนร ซงนาจะพจารณา

ไดงายกวาการพจารณาทกสาระพรอม ๆ กน จงสงผลใหคะแนนจดตดทกÓหนดดวยวธเอบซของ

ผเชยวชาญแตละคนมความแตกตางกนนอยกวาคะแนนจดตดทกÓหนดวธแองกอฟแบบใช/ไมใช และ

บคมารค ซงแสดงวาวธการพจารณาตามแนวคดของวธเอบซทÓใหการกÓหนดคะแนนจดตดทÓไดงาย

และไดคะแนนจดตดทใกลเคยงกนระหวางผตดสนซงถอวาสงผลตอคณภาพของคะแนนจดตด

1.2 องคประกอบความแปรปรวนของรอบในการตดสน (r) สงผลตอความแตกตางกน

ของคะแนนจดตดทกÓหนดโดยวธแองกอฟแบบใช/ไมใช สงกวาวธบคมารคและวธเอบซ แสดงวา

ผเชยวชาญกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธบคมารคและวธเอบซมความคงเสนคงวาสงกวาวธแองกอฟ

แบบใช/ไมใช กลาวไดวาผเชยวชาญทกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธบคมารคและวธเอบซกÓหนด

คะแนนจดตดไดใกลเคยงกนในทก ๆ รอบแมวาในแตละรอบจะมการอภปรายรวมกนระหวางผเชยวชาญ

และมสารสนเทศทใหเพมเตมกตาม นอกจากนองคประกอบความแปรปรวนของปฏสมพนธระหวาง

กลมผตดสนและรอบในการตดสน (gr) สงผลตอความแตกตางกนของคะแนนจดตดทกÓหนดโดยวธ

แองกอฟแบบใช/ไมใชคอนขางมาก แตสงผลตอความแตกตางกนของคะแนนจดตดทกÓหนดโดยวธ

บคมารคและวธเอบซคอนขางนอย กลาวคอ คะแนนจดตดเฉลยของแตละกลมทกÓหนดโดยวธ

บคมารคและวธเอบซมความคงเสนคงวาในแตละรอบมากกวาวธแองกอฟแบบใช/ไมใช ทงนอาจ

เนองมาจากวาการกÓหนดคะแนนจดตดในรอบท 2 และ 3 สÓหรบวธบคมารคทÓไดโดยการเปลยน

ตÓแหนงทคนหนงสอทเคยกÓหนดไวในรอบกอน ๆ ซงทÓไดงายโดยไมตองพจารณาขอสอบทกขอ

เพยงแคพจารณาขอสอบไมกขอทอยกอนและหลงทคนหนงสอเดมเทานน และวธเอบซนนการกÓหนด



22

คะแนนจดตดในรอบท 2 และ 3 กสามารถกÓหนดไดโดยการพจารณาเปลยนตÓแหนงของขอสอบ

ทเคยกÓหนดไวในรอบกอน ๆ ไปไวในระดบความสามารถใหมทคดวาเหมาะสมกวา กลาวคอ

ผเชยวชาญจะทÓการทบทวนตÓแหนงของขอสอบทยงไมแนใจหลงจากทอภปรายรวมกนระหวาง

ผเชยวชาญและพจารณาสารสนเทศทใหเพมเตม ซงเปนการปรบเปลยนไมมาก สวนการกÓหนด

คะแนนจดตดในรอบท 2 และ 3 สÓหรบวธแองกอฟแบบใช/ไมใชนน ผเชยวชาญจะตองพจารณา

ขอสอบทกขอเพอกÓหนดคะแนนจดตดแตละรอบ ซงผลจากการอภปรายรวมกนระหวางผเชยวชาญ

และสารสนเทศทใหเพมเตมลวนสามารถสงผลตอการตดสนใจสÓหรบทก ๆ ขอจงอาจทÓใหคะแนน

จดตดทกÓหนดในแตละรอบตางกนได นอกจากนหากจÓนวนขอสอบมจÓนวนมากผเชยวชาญ

จะกÓหนดคะแนนจดตดในรอบท 2 และ 3 ดวยความเหนอยลามาก จงอาจสงผลใหการกÓหนดคะแนน

จดตดในแตละรอบมความตางกน ผลการศกษาสอดคลองกบผลการศกษาของ Yin และ Sconing

(2008) ทพบวา องคประกอบความแปรปรวนของรอบในการตดสน (r) สงผลตอความแตกตางกน

ของคะแนนจดตดทกÓหนดโดยวธ Item rating มากทสด ทงนวธ Item rating และวธแองกอฟ

แบบใช/ไมใช เปนวธซงปรบปรงมาจากวธแองกอฟ โดยทงสองวธมหลกการกÓหนดคะแนนจดตด

ในรอบท 2 และ 3 โดยการใหผเชยวชาญพจารณาขอสอบทกขอเหมอนกน จากทกลาวมาพอจะ

สรปไดวาการพจารณาเพอกÓหนดคะแนนจดตดตามแนวคดของวธบคมารคและวธเอบซทให

การกÓหนดคะแนนจดตดในรอบท 2 และ 3 ทÓไดงายโดยไมตองพจารณาขอสอบทกขอ ทÓใหผล

การกÓหนดคะแนนจดตดของผเชยวชาญในแตละรอบมความใกลเคยงกนมากกวาใชหลกการพจารณา

แบบวธแองกอฟแบบใช/ไมใชทใหผเชยวชาญตองพจารณาขอสอบทกขอเพอกÓหนดคะแนนจดตด

แตรอบ

1.3 องคประกอบความแปรปรวนสวนทเหลอ (pr:g, e) สงผลตอความแตกตางกนของ

คะแนนจดตดทกÓหนดโดยทกวธคอนขางมาก ซงสอดคลองกบงานวจยของ Lee และ Lewis (2008)

และ Yin และ Sconing (2008) ทวาคะแนนจดตดทตางกนเปนผลมาจากองคประกอบความ

แปรปรวนสวนทเหลอ กลาวคอ ยงมองคประกอบความแปรปรวนอน ๆ ทไมไดทÓการศกษาซงสงผล

ตอความตางกนของคะแนนจดตดคอนขางมาก ดงนนควรมการศกษาเพมเตมเกยวกบองคประกอบ

ความแปรปรวนอน ๆ ทนาจะสงผลตอความตางกนของคะแนนจดตด อาท จÓนวนคะแนนจดตด

ทกÓหนด จÓนวนแหลงของผเชยวชาญ เปนตน


23

ภาพ 4 แสดงขนาดองคประกอบความแปรปรวนของการกÓหนดคะแนนจดตด แตละวธ

2. จากผลการวเคราะหคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณ พบวา

การเพมจÓนวนกลมผเชยวชาญในการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธแองกอฟแบบใช/ไมใชใหมากขน

จะทÓใหคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณสงกวาการเพมจÓนวนผเชยวชาญ

ในแตละกลมใหมากขน สวนการกÓหนดคะแนนจดตดดวยวธบคมารคและวธเอบซนน หากตองการ

ใหคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณเพมขน กควรเพมจÓนวนผเชยวชาญ

ใหมากขนโดยอาจเพมจÓนวนกลมใหมากขน หรอเพมผเชยวชาญในแตละกลมใหมากขนกได

เนองจากการเพมจÓนวนกลมใหมากขนหรอการเพมจÓนวนผเชยวชาญในแตละกลมใหมากขนไมได

ทÓใหคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณแตกตางกน จากประสบการณท

ผวจยไดดÓเนนการเพอกÓหนดคะแนนจดตดมา พบวา การเพมจÓนวนผเชยวชาญในแตละกลมทÓได

งายและสะดวกกวาการเพมจÓนวนกลมผเชยวชาญ เนองจากวาหากเพมจÓนวนกลมใหมากขนกจะ

ตองเพมผอÓนวยความสะดวก (Facilitator) และผดÓเนนรายการ (moderator) ประจÓกลมยอย

มากขน ซงจะทÓใหเสยคาใชจายในการดÓเนนการมากขนดวย จากการศกษาครงนจÓนวนผเชยวชาญ

ทเหมาะสมททÓใหไดคาสมประสทธความนาเชอถอสÓหรบการตดสนใจเชงสมบรณสง ควรมากกวา

16 คน โดยจÓนวนกลมยอยทเหมาะสมควรมากกวา 4 กลม และแตละกลมควรมจÓนวนผเชยวชาญ

มากกวา 4 คน ซงสอดคลองกบ Zieky, และคณะ (2008) ทเสนอใหใชผเชยวชาญในการกÓหนด

คะแนนจดตดทสÓคญจÓนวน 8–18 คน สÓหรบ Hurtz และ Hertz (1999) เสนอตÓกวาผล

การวจยนคอใหใชผเชยวชาญจÓนวน 10–15 คน สวน Lee และ Lewis (2008) เสนอวาควรใช

ผเชยวชาญจÓนวนมากทสดเทาทจะเปนไดเพราะจÓนวนผเชยวชาญทมากจะสะทอนไปสความนา

เชอถอของคะแนนจดตด



24

กตตกรรมประกาศ บทความนเปนสวนหนงของวทยานพนธหลกสตรครศาสตรดษฎบณฑตเรอง “การพฒนาวธ

การกÓหนดคะแนนจดตดสÓหรบการทดสอบทางการศกษาระดบชาตขนพนฐานวชาวทยาศาสตรและ

คณตศาสตร ของนกเรยนมธยมศกษาปท 6 โดยรบทนสนบสนนจาก “ทน 90 ป จฬาลงกรณ

มหาวทยาลย” กองทน รชดาภเษก สมโภช

รายการอางอง

ภาษาไทย

ศรชย กาญจนวาส. 2550. ทฤษฎการทดสอบแนวใหม. พมพครงท 3. กรงเทพมหานคร: โรงพมพ

แหงจฬาลงกรณมหาวทยาลย.

ศรชย กาญจนวาส, ศรเดช สชวะ, เอมอร จงศรพรปกรณ, และ ดวงกมล ไตรวจตรคณ. (2551).

การพฒนาวธการปรบเทยบผลการเรยนเฉลยสะสมตามกลมสาระการเรยนร โดยใชคะแนน

O-NET ของนกเรยนมธยมศกษาตอนปลาย. วารสารวธวทยาการวจย, 21(3). 313-340.

ภาษาองกฤษ

Berk, R. A. (1996). Standard setting: The next generation (Where few psychometricians

have gone before!). Applied Measurement in Education. 9(3): 215-235.

Brennan, R. L. (2001). Generalizability Theory. Iowa: Springer-Verlag New York.

Clauser, B. E., Harik, P., Margolis, M. J., McManus, I. C., Mollon, J., Chis, L., &

Williams, S. (2009). An Empirical examination of the impact of group discussion

and examinee performance information on judgments made in the angoff

standard-setting procedure. Applied Measurement in Education, 22, 1–21.

Green, B. F. (1995). Setting performance standard: content, goals, individual differences.

Princeton, NJ: Educational Testing Service.

Hurtz, G. M., & Hertz, N. R. (1999). How many raters should be used for establishing

cutoff scores with the Angoff Method? A generalizability theory study.

Educational and Psychological Measurement, 59, 885–897.

Hess, B., Subhiyah, R. G., & Giordano, C. (2007). Convergence between cluster analysis

and the angoff method for setting minimum passing scores on credentialing

examinations. Evaluation & the Health Professions, 30(4), 362- 375.


25

Impara, J. C., & Plake, B. S. (1997). Standard setting: An alternative approach.

Journal of Educational Measurement, 34, 353-366.

Kane, M. (1994). Validating the performance standards associated with passing score.

Review of Educational Research, 64(3), 425-461.

Lee, G., & Lewis, D. M. (2008). A Generalizability theory approach to standard

error estimates for bookmark standard settings. Educational and Psychological

Measurement, 68(4), 603-620.

Lin, J. (2008). The Bookmark standard setting procedure: Strengths and weaknesses.

Retrieved April 11, 2008 from http://www.education.ualberta.ca/educ/psych/

crame/files/standard_setting.pdf.

Näsström, G., & Nyström, P. (2008). A comparison of two different methods for setting

performance standards for a test with constructed-response items. Practical

Assessment, Research & Evaluation, 13(9), 1-12.

Nellhaus, J. M. (2000). States with NAEP like performance standard. Retrieved May

11, 2008 from http://www.nagb.org/pubs/studentperfstandard.pdf.

Plake, B. S. (2008). Standard setters: Stand up and take a stand!. Education Measurement:

Issues and Practice, 27(1), 3-9.

Towles-Reeves, E. (2008). Standard setting approaches for alternate assessment. national

alternate assessment center. Retrieved April 11, 2008 from http://www.ccsso.org/

content/PDFs/190_Towles-Reeves.pdf.

Violato, C., Marini, A., & Lee, C. (2003). A validity study of expert judgment

procedures for setting cutoff scores on high-stakes credentialing examinations

using cluster analysis. Evaluation & the Health Profession, 26 (1), 59-72.

Yin, P., & Sconing, J. (2008). Estimating standard errors of cut scores for item rating

and mapmark procedures a generalizability theory approach. Educational and

Psychological Measurement, 68, 25-41.

Zieky, M. J., Perie, M., & Livingston, S. (2008). Cutscores: A manual for setting

standards of performance on educational and occupational tests. Prinnceton, NJ:

Educational Testing Service.

27



Measurement Efficiency of Multidimensional Computerized Adaptive Testing*

Tatsirin Sawangboon1

Siridej Sujiva2

Sirichai Kanjanawasee3

Eiji Muraki4

ABSTRACT

Multidimensional computerized adaptive testing (MCAT) proposed for measurement of several latent traits by a single examination is a combination of the Multidimensional item response theory (MIRT) and computerized adaptive testing (CAT).

Simulations were conducted to compare the measurement efficiency of MCAT with three major independent variables, including: test length (5 items, 10 items, 20 items and 40 items), size of the item bank (100 items, 150 items, 300 items and 500 items) and correlation between multidimensional latent traits (low, moderate and high). The dependent variable was measurement efficiency, defined as the test reliability. The simulated data were generated following the multidimensional three-parameter item response model.

The results found that MCAT provided the moderate measurement efficiency (reliability = 0.52) and the low standard error of estimation (SE = 0.20). A three-way ANOVA indicated that the interaction effect among 3 independent variables; latent traits correlation, test length and size of the item bank, was not found. However, all of the two-way interactions were significant. It was found that MCAT efficiency was high when the testing had a large test length and a big item bank. It suggested that the small test length should be used when the correlations between multidimensional latent traits were high. Moreover, the interaction between size of item bank and latent trait correlations showed a positive outcome on MCAT efficiency.

Keywords: Multidimensional Computerized Adaptive Testing, Computerized Adaptive Testing

* Supported by The 90th Anniversary of Chulalongkorn University Fund (Ratchadaphiseksomphot Endowment Fund)

1 Ph.D. graduate in Educational Measurement and Evaluation, Faculty of Education, Chulalongkorn University

2 Advisor3 Co-Advisor4 Co-Advisor

28



ประสทธภาพการวดของการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตดวยคอมพวเตอร*

ทศนศรนทร สวางบญ1

ศรเดช สชวะ2

ศรชย กาญจนวาส3

Eiji Muraki4

บทคดยอ

การทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตดวยคอมพวเตอรเปนวธการทผสมผสานระหวางทฤษฎ การตอบสนองขอสอบแบบพหมต (multidimensional item response theory) และการทดสอบแบบ ปรบเหมาะ (computerized adaptive testing) โดยทการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตไดพฒนาขนมา เพอวดความสามารถของผสอบมากกวา 1 มต ผานการทดสอบเพยงครงเดยว

การวจยครงนใชการจÓลองขอมลเพอเปรยบเทยบประสทธภาพในการวดของการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตดวยคอมพวเตอร โดยเปรยบเทยบ 3 ตวแปรตน คอ ความยาวขอสอบ (5 ขอ 10 ขอ 20 ขอ 40 ขอ) ขนาดคลงขอสอบ (100 ขอ 150 ขอ 300 ขอ 500 ขอ) และความสมพนธระหวางมต (สง กลาง ตÓ) ตวแปรตามสÓหรบการศกษาครงน คอ ประสทธภาพการวด ซงพจารณาจากคาความเทยงของการทดสอบ โดยขอมลทใชในการศกษาครงนจะจÓลองขอมลตามโมเดลการตอบสนองขอสอบแบบพหมต 3 พารามเตอร

ผลการวจย พบวา การทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต ใหประสทธภาพการวดอยในระดบ ปานกลาง (reliability = 0.52) และความคลาดเคลอนมาตรฐานในการประมาณคาอยในระดบตÓ (SE = 0.20) สÓหรบการวเคราะหความแปรปรวนสามทาง (three-way ANOVA) ไมพบปฏสมพนธระหวางตวแปรทง 3 อยางไรกตามเมอพจารณาปฏสมพนธรายคพบวา ตวแปรทกคมปฏสมพนธกน โดยพบวา ประสทธภาพ การวดมคาสงเมอความยาวขอสอบมากและคลงขอสอบมขนาดใหญ หากความยาวขอสอบนอยควรจะใช เมอความสมพนธระหวางมตอยในระดบสง และพบวา คลงขอสอบและความสมพนธระหวางมตมปฏสมพนธเชงบวกตอประสทธภาพการวด

คÓสÓคญ: การทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตดวยคอมพวเตอร, การทดสอบปรบเหมาะดวยคอมพวเตอร

* วทยานพนธนไดรบทน “90 ป จฬาลงกรณมหาวทยาลย” กองทนรชฎาภเษกสมโภช1 นสตปรญญาเอก สาขาการวดและประเมนผลการศกษา คณะครศาสตร จฬาลงกรณมหาวทยาลย2 อาจารยทปรกษา3 อาจารยทปรกษารวม4 อาจารยทปรกษารวม

◆ ทศนศรนทร สวางบญ ศรเดช สชวะ ศรชย กาญจนวาส และ Eiji Muraki ◆

29

บทนÓ เปนเวลามากกวา 10 ป ทการทดสอบแบบปรบเหมาะดวยคอมพวเตอร (Computerized Adaptive Testing) หรอทเรยกวา CAT ไดรบความนยมและกลาวถงในความสÓเรจของวธการทดสอบน ซงการทดสอบแบบปรบเหมาะนนมความสามารถมากกวาการทดสอบแบบดงเดมทเขยนลงบนกระดาษคÓตอบ (paper-and-pencil) เพราะเพมความแมนยÓในการวดลดระยะเวลาในการทดสอบ วธใชไดมาตรฐานและมความยดหยนในการจดตารางการสอบ การทดสอบแบบปรบเหมาะสวนใหญจะใชการเลอกขอคÓถามและการคÓนวณการใหคะแนนโดยใชพนฐานของทฤษฎการตอบสนองขอสอบ (Item Response Theory: IRT) ซงในขณะนเทคนคดงกลาวใชกบการทดสอบแบบปรบเหมาะภายใตขอตกลงเบองตนทการทดสอบจะตองเปนรปแบบเอกมต (unidimensionality) (Segall, 1996) และเนองจาก การตอบสนองขอสอบแบบเอกมต ในบางครงจะไมสอดคลองกบการทดสอบจรง เชนกรณการทดสอบความสามารถหลายดานไปพรอมกน หรอการมชดขอสอบยอยอยในการทดสอบเพยงครงเดยว ดงนนจงมการพฒนาแนวคดเกยวกบทฤษฎการตอบสนองขอสอบแบบพหมต (Multidimensional Item Response Theory: MIRT) ซงมแนวคดมาจาก 2 กลมคอ Spearman and Thurstone และ Lazarsfeld ในขณะททฤษฎการตอบสนองขอสอบแบบพหมตเรมไดรบ การยอมรบและการทดสอบแบบปรบเหมาะกÓลงไดรบความนยมอยางมากในการนÓไปปฏบต จงเกดการรวมกนของทงสองวธนเรยกวา การทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต (Multidimensional Adaptive Testing: MAT) (Segall, 1996; 2000) และเมอนÓคอมพวเตอรมาใชในกระบวนการทดสอบ จงเรยกการทดสอบนวา การทดสอบปรบเหมาะดวยคอมพวเตอรแบบพหมต (Multidimensional Computerized Adaptive Testing: MCAT) ซงวธการทดสอบดงกลาวน เปนการทดสอบทมประสทธภาพในการวดสง ไมวาจะเปนความแมนยÓในการวด การลดความยาวของขอสอบ และเปนการวดทตรงกบสภาพจรงของลกษณะขอสอบ

จากการศกษาทผานมามผใหการยอมรบในการพฒนาและประเมนวธการประมาณคา ความสามารถในการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต (MCAT) เชน การศกษาของ Tam (1992) ไดเปรยบเทยบตวประมาณคาทใชเกณฑทหลากหลายรวมถงความแมนยÓ สารสนเทศของแบบสอบ และเวลาในการคÓนวณ ซงการศกษานจะเนนไปทความสามารถของวธการประมาณคาความสามารถ และวธการคดเลอกขอสอบ ตอมา Segall (1996) ไดศกษาตามรปแบบของการทดสอบ Armed Services Vocational Aptitude Battery (ASVAB) โดยการจÓลองขอมลผลการวจย พบวา หลกการของ MCAT สามารถเพมประสทธภาพการวด เพราะสามารถลดความยาวของขอสอบ และมความแมนยÓในการวด โดย MCAT ใหความแมนยÓทเทยบเทาหรอ สงกวา UCAT (Unidimensional computerized adaptive testing) เมอลดจÓนวนขอสอบลง 1 ใน 3 และผลลพธยงชวา เมอใหจÓนวนขอสอบเปนคาคงทพบวา MCAT สามารถเพมความเทยงไดอยางมาก

◆ ประสทธภาพการวดของการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตดวยคอมพวเตอร ◆

30

สÓหรบการเพมประสทธภาพการวด MCAT สามารถเกดขนเมอมตทถกวดโดย ชดขอสอบ

มความสมพนธกนไมเปนศนย ในกรอบแนวคดการประมาณคาของเบส (Bayesian) การตอบสนอง

ขอสอบของการทดสอบหนงสามารถใหสารสนเทศเกยวกบระดบประสทธภาพการวด ดวยแบบทดสอบ

อนๆ ในชดขอสอบ เมอให p มตมความสมพนธกน นอกจากนนสงทเหนอกวาการประมาณคา

ความสามารถของมต p แบบแยก นนคอ วธ MCAT ใหเวคเตอรการประมาณคาความสามารถ

ของมต p สÓหรบผสอบแตละคน หลงจากทÓขอสอบแตละขอกจะมการปรบปรงเวคเตอรของมต p

ยกตวอยางเชน ชดขอสอบทประกอบดวยแบบสอบยอย ความสามารถในการอานและคÓศพท

โดยจะพบวาการตอบคÓถามเกยวกบคÓศพทไดถกตองกจะเพมความสามารถทประมาณคาไดแบบ

ชวคราวในมตของคÓศพทและความสามารถในการอาน เมอมตทงสองมความสมพนธกน การตอบ

ขอสอบเกยวกบคÓศพทไมเพยงแตใหสารสนเทศในมตเกยวกบคÓศพทเทานนแตยงใหสารสนเทศ

เกยวกบระดบความสามารถในการอาน รวมถงระดบความสามารถในมตอนๆ ทมความสมพนธกบ

มตคÓศพท ประโยชนของ MCAT เปนการเพมสารสนเทศทไดจากขอสอบทมมตสมพนธกน (Segall,

1996; 2000)

นอกจากความสมพนธของมตจะมผลตอประสทธภาพการวดแลว จÓนวนขอสอบทผสอบ

ไดรบ (ความยาวขอสอบ) กมผลตอความแมนยÓของการประมาณคาความสามารถของผสอบดวย

เชนกน โดยทวไปการทÓขอสอบจÓนวนมากขนยอมสงผลตอประสทธภาพการวดทสงขน อยางไรกตาม

สÓหรบการทดสอบแบบปรบเหมาะนน ผวจยมงเนนทจะคดเลอกขอสอบใหนอยทสดทสามารถวด

ความสามารถผสอบไดแมนยÓเทยบเทากบการทÓขอสอบจÓนวนมาก จากการศกษาของ Frey and

Seitz (2009) พบวา การทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตสามารถลดจÓนวนขอสอบลง 30-50 %

เมอเปรยบเทยบกบการทดสอบปรบเหมาะแบบเอกมต และลดจÓนวนขอสอบลงถง 70 % เมอเปรยบ

กบการทดสอบแบบดงเดม เชนเดยวกบขนาดคลงขอสอบ จÓนวนขอสอบยงมากขนเทาใด ยงสามารถ

เลอกขอสอบไดเหมาะสมกบความสามารถผสอบมากขนเทานน แตในทางปฏบตแลว การสรางขอสอบ

ใหมคณภาพจÓนวนมากและมความหลากหลายของคาพารามเตอรขอสอบ ถอเปนเรองยาก จากการ

ศกษาการทดสอบปรบเหมาะแบบเอกมตของ Way (1998) พบวา คลงขอสอบควรมขนาดมากกวา

ขอสอบทใชสอบ 6-8 เทา อยางไรกตาม ยงไมมงานวจยใดทระบเกยวกบการพฒนาคลงขอสอบ

สÓหรบการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต

ดงนนการวจยครงนผวจยจงตองการศกษาตวแปรทสงผลตอประสทธภาพการวด ไดแก

ความสมพนธระหวางมต ความยาวขอสอบและขนาดคลงขอสอบ รวมทงศกษาปฏสมพนธของตวแปร

ดงกลาวทรวมกนสงผลตอประสทธภาพการวด เพอใหสามารถนÓการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต

ไปใชในสถานการณจรงไดอยางเหมาะสมและมประสทธภาพสงสด


31

วตถประสงคการวจย การวจยครงนศกษาจากการจÓลองขอมลการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต โดยมวตถประสงค

เพอเปรยบเทยบคณสมบตของการทดสอบทสงผลตอประสทธภาพการวด โดยจะพจารณา 3 ตวแปร

คอ ความยาวขอสอบ (5 ขอ 10 ขอ 20 ขอ และ 40 ขอ) ขนาดคลงขอสอบ (100 ขอ 150 ขอ

300 ขอ และ 500 ขอ) และ ความสมพนธระหวางมต (ตÓ กลาง และ สง) โดยจÓนวนมตกÓหนด

ใหเปนคาคงทคอ 2 มต

ขอจÓกดของการวจย

การวจยครงนดÓเนนการจÓลองขอมลโดยการทÓซÓ (replication) แตละเงอนไข จÓนวน

2 รอบ เทานน ผลวจยทไดจงเปนการยนยนผลทเกดขนจากการวเคราะหซÓเพยงสองครง

มโนทศนเบองตนเกยวกบการทดสอบแบบปรบเหมาะแบบพหมตดวยคอมพวเตอร

การทดสอบแบบปรบเหมาะดวยคอมพวเตอรสÓหรบโมเดลการตอบสนองขอสอบแบบ

พหมต (MCAT) เปนการทดสอบแบบใหมทเปนการผสมผสานวธการของการทดสอบแบบปรบเหมาะ

ดวยคอมพวเตอร (CAT) และ โมเดลการตอบสนองขอสอบแบบพหมต (MIRT) ซงเปนวธการทม

ความแมนยÓในการประมาณคาความสามารถและมประสทธภาพมากกวาวธการทดสอบปรบเหมาะ

แบบเอกมต สÓหรบขนตอนของการทดสอบกมความคลายคลงกบการทดสอบแบบปรบเหมาะแบบ

เอกมต จะมความแตกตางในรายละเอยดของการคดเลอกขอสอบและการประมาณคาความสามารถ

ของผสอบ ซงจะนÓโมเดลการตอบสนองขอสอบแบบพหมต (Multidimensional Item Response

Model: MIRT) มาใชโดยมรายละเอยดดงน

1) โมเดลการตอบสนองขอสอบแบบพหมตทใชในการทดสอบแบบปรบเหมาะ

Segall (1996) ไดเรมตนโดยการแสดงเซตของคณลกษณะแฝง p คณลกษณะดวย

เวคเตอร q = {q1, q

2, ..., q

p} โดยสมมตวา แตละ p คณลกษณะมาจากขอสอบ 1 ขอหรอมากกวา

Hattie (1981 cited in Segall, 1996) ไดนยามฟงกชนการตอบสนองขอสอบขอท i โดย

( ) 11 ( 1)

1

expP P U c

Da b

c'i i ii i

i/i ii

= = ++ - -

-^ h 6 @ (1)


32

โดยท Ui = ตวแปรสมสองคา ประกอบดวยการตอบสนองขอสอบขอท i

(Ui = 1 เมอตอบขอสอบขอท i ถกตอง และ U

i = 0 เมอตอบขอสอบขอท i ไมถกตอง)

ci = โอกาสการเดาขอท i ไดถกตอง

bi = พารามเตอรความยากของขอสอบขอท i

ai = เวคเตอร 1 x p ของพารามเตอรอÓนาจจÓแนกของขอสอบขอท i

l = เวคเตอร 1 x p เมอ p คอ จÓนวนมต

D = คาคงทมคาเทากบ 1.7

โดยทเลขชกÓลงของตวหารในสมการท (1) สามารถอธบายในรปของสเกลาดงน

1Da b D a b'

1i i ki

k

p

k ii i- - =- -

=

^ ^h h/ (2)

Segall (1996) สงเกตวา เมอ p = 1 จากดานขวามอของสมการท 2 จะสงเกตเหนวา

สมการท 1 ถกลดมาเปน

1 1 ( )1

expP U c Da bc

i ii i

ii

i= = +

+ - -

-^ h 6 @

สตรนใชสÓหรบโมเดลโลจสตก 3 พารามเตอร (3PLM; Birnbaum, 1968)

2) องคประกอบของการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต

องคประกอบของการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต มขนตอนและองคประกอบเหมอนกบ

การทดสอบแบบปรบเหมาะแบบดงเดม (เอกมต) ซงมรายละเอยดดงน

2.1) คลงขอสอบสÓหรบการทดสอบแบบพหมต

แมวาวธดÓเนนการของการทดสอบปรบเหมาะจะดเพยงใดหากคลงขอสอบทพฒนาขน

ไมมคณภาพ การทดสอบครงนกถอวาไมมคณภาพเชนกน ดงนนการออกแบบและพฒนาคลงขอสอบ

สÓหรบการทดสอบแบบปรบเหมาะจงเปนสงทสÓคญทควรคÓนงถง (Reckase, 2009)

จากการศกษาทผานมา ไมมงานวจยใดทระบเกยวกบการพฒนาคลงขอสอบสÓหรบ

การทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต โดยงานวจยทศกษา MCAT เหลานน ไดศกษาจากงานวจย

ตางๆทผานมา ซงขอสอบทใชในคลงขอสอบจะมาจากการจÓลองขอมล และนÓมาจากขอสอบทม

อยแลวในลกษณะ paper-and-pencil ยกตวอยางเชน Veldkamp และ van der Linden (2002)

ใชคลงขอสอบจÓนวน 176 ขอ จากขอสอบเดมทมลกษณะ paper-and-pencil ในการทดสอบ


33

ACT Assessment program นอกจากนน Lee, Ip และ Fuh (2008) ใชขอสอบจÓนวน 480 ขอ

จากการจÓลองคลงขอสอบขนมา โดยแยกอÓนาจจÓแนกออกเปน 4 ระดบ ซงผลของการศกษาเหลาน

ขนอยกบคณภาพของคลงขอสอบทนÓมาใช

2.2) การคดเลอกขอสอบในการทดสอบแบบพหมต

สÓหรบการคดเลอกขอสอบนนแนวคดแรกๆ ทถกนÓมาใชในการคดเลอกขอสอบ

แบบพหมตคอ วธ Maximum Likelihood และ วธ Bayesian (Segall, 2000) แตวธ Bayesian

ไดรบความนยมมากกวา เนองจากใหความแมนยÓมากกวาวธ Maximum Likelihood (Segall, 2000;

van der Linden, 2005) ในเวลาตอมามผพฒนาเกณฑการคดเลอกขอสอบขนมาอยางหลากหลาย

โดยอาศยทฤษฎของ Bayesian อาท Fisher information (Segall, 1996; Mulder & van der

Linden, 2009) Kullback-Leibler information (Chang & Ying, 1996) Multual information

(Mulder and van der Linden, 2010) อยางไรกตาม ในทนจะอธบายรายละเอยดเฉพาะวธ

Fisher information เทานน

สารสนเทศของฟเชอรนยามดงน ( ) logI E f x2

i i2 22

ii i

i i=-l ^ h8 B (3)

จากสมการท 3 ถาใชโมเดลการตอบสนองขอสอบแบบพหมต 3 พารามเตอร

ตามโมเดลในสมการท 1 สารสนเทศของฟชเชอร จะไดดงสมการท 4

( ) ( ) 1( )

I P cQ P c

aa a

a a

a aa

a a

a aa a

a

21

2

1 2

1

1 2

2

2

2

1

2

2

ij i

i j i

i

i i

i ip

i i

i

i ip

i ip

i ip

ip

h

f

g

g

ii

i i=

-

-

^

^

h

h

R

T

SSSSSS

6

V

X

WWWWWW

@ (4)

ให Pj(i) แทน ฟงกชนการตอบสนองขอสอบขอท j

Qj(i) แทน 1 - P

j(i)

สÓหรบรายละเอยดเพมเตม ปรากฎใน Segall (1996); Mulder & van der

Linden (2009); และ Wang and Chang (2011)

2.3) การประมาณคาความสามารถในการทดสอบแบบพหมต

การประมาณคาความสามารถแบบ Bayesian สามารถนยามไดวาเปนคา mode

ของ posterior distribution ( )f ui ซงเปนสดสวนของโปรดกสระหวาง likelihood และ prior

(Segall, 1999)


34

( )f ui a ( ) ( )L u fi i

สÓหรบการประมาณคาแสดงดวย it ซงเปนคาของ i ทตองการสÓหรบเซตของสมการ ( ) / 0ln f u2 2i i = ทดÓเนนไปพรอมกน p ครง โดยท

( )ln f u D v a1

i ii

n

22i

i i= -=

/ และ

1v c PP c u P

i

i i

i i i i

i

i i=

-

- -

^ ^

^ ^

h h

h h6 6@ @

และเนองจากเซตของสมการนไมมการแกปญหารปแบบปด ดงนนวธการวนซÓ จงถกนÓมาใช ซงในทนจะใชวธของ Newton-Raphson โดยกÓหนดให i(m) แทนการประมาณลÓดบท m ของคา i ทสงทสดใน ( )f ui ดงนนวธประมาณคาทดกวาคอ ทÓใหเปนรปทวไป โดยให

( 1) ( ) ( )m m mi i d= -+ (5)

โดยท d(m) คอเวคเตอร 1xp lnJ x f u( ) ( ) 1 ( )m m m

22

d ii

i= -^ ^h h6 @ (6)

เมตรกซ J(i) คอ เมตรกซของอนพนธบางสวนอนดบสองซงถกประเมนทตÓแหนง i = i(m)

( )J D a a w I2

i i ii = -l/

โดยท 1w P cQ P c c u P

2 2

2

i

i i

i i i i i i

i

i i i=

-

- -

^ ^

^ ^ ^

h h

h h h6 6@ @

การประมาณคาจะดÓเนนการดวยวธในสมการท (5) และ (6) จนกระทงคาลเขาหากน

2.4) เกณฑการยตการทดสอบแบบพหมต

วธการโดยทวไปสÓหรบยตการทดสอบจะม 2 วธ นนคอ จÓกดจÓนวนขอสอบ (fixed length) และ จÓนวนขอสอบผนแปร (variable length) หรอการพจารณาจากคาความ คลาดเคลอนมาตรฐานในการประมาณคา (SE: Standard error of estimation) โดยงานวจยทผานมาจะกÓหนด SE ≤ 0.5, 0.4 และ 0.3 (รงสรรค มณเลก, 2540; สรลกษณ เกษรปทมานนท, 2549) สÓหรบงานวจย MCAT ทผานมานน สวนใหญจะใชการจÓกดจÓนวนขอสอบ ซงยงไมม การศกษาวาจÓนวนขอสอบเทาใดจงจะเหมาะสมสÓหรบการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต


35

วธดÓเนนการวจย การวจยครงนศกษาโดยการจÓลองขอมล ซงสงสÓคญของการจÓลองขอมล คอ สามารถ

ทราบความสามารถทแทจรงของผสอบ (true ability) อกทงยงสามารถจดกระทÓกบตวแปรไดอยาง

หลากหลาย ซงผลการศกษาดงกลาวจะสามารถใชเปนขอมลเบองตนในการพจารณาความเหมาะสม

กอนทจะนÓวธการดงกลาวไปประยกตใชในสถานการณจรง ซงรายละเอยดของวธการดÓเนนการวจย

มดงน

1) ตวแปรทศกษา

ตวแปรตน ไดแก ความยาวขอสอบ ขนาดคลงขอสอบ และ ความสมพนธระหวางมต โดยมรายละเอยดแตละตวแปร ดงน

ความยาวขอสอบ คอ จÓนวนขอสอบทถกคดเลอกมาสอบ จÓแนกเปน ขอสอบ 5 ขอ

10 ขอ 20 ขอ และ 40 ขอ

ขนาดคลงขอสอบ คอ จÓนวนขอสอบในคลงขอสอบทมโอกาสถกคดเลอกมาใชในการ

ทดสอบ จÓแนกเปน ขอสอบ 100 ขอ 150 ขอ 300 ขอ และ 500 ขอ

ความสมพนธระหวางมต คอ สหสมพนธระหวางมต 2 มต จÓแนกเปน ความสมพนธ

ระดบตÓ (r=0.2) ความสมพนธระดบกลาง (r=0.5) และความสมพนธระดบสง (r=0.8)

ตวแปรตาม ไดแก ประสทธภาพการวด โดยพจารณาจาก ความเทยงของการทดสอบ

(test reliability) ซงจะคÓนวณไดจาก คากÓลงสองของความสมพนธระหวางคาความสามารถของ

ผสอบทประมาณคาได (estimated ability) กบ คาความสามารถจรงของผสอบ (true ability)

2) รปแบบขอสอบและเงอนไขการจÓลองขอมล

รปแบบขอสอบทนÓมาใชในการวจยครงนเปนขอสอบทวดความสามารถ 2 มต ซงม

ลกษณะพหมตแบบภายในขอสอบ (within item) นนคอ ขอสอบหนงขอสอบวดความสามารถ

มากกวา 1 มต โดยกÓหนดพารามเตอรอÓนาจจÓแนกทง 2 มต ใหมลกษณะเปนโคงปกตตดปลาย

(truncated normal distribution) โดยมคาเฉลยเปน 1 และมคาสวนเบยงเบนมาตรฐานเปน 0.1

โดยตดสวนทตดลบออก เนองจากหากอÓนาจจÓแนกมคาตดลบจะทÓใหการประมาณคาความสามารถ

ไมมความแมนยÓ พรอมทงกÓหนดใหพารามเตอรความยากมการแจกแจงแบบ เอกรป (uniform

distribution) อยในชวง -3 ถง 3 และพารามเตอรโอกาสการเดามการแจกแจงแบบเอกรปเชนกน

แตจÓกดขอบเขตอยระหวาง 0 ถง 0.1


36

เมอพจารณาจากตวแปรทศกษา ผวจยวางแผนการวจยแบบแฟคตอเรยล 3 ปจจย

4 ระดบ 4 ระดบ 3 ระดบ (4 × 4 × 3 Factorial Designs) ซงจÓนวนเงอนไขในการทดลองจะม

48 เงอนไข แตละเงอนไขจะวเคราะหซÓ (replication) 2 รอบ เพอเปนการยนยนผลลพททได

นนคอจะมทงสน 96 กรณ ในการวเคราะหแตละกรณผวจยจะจÓลองขอมลผสอบ 1,000 คน ซงสม

มาจากความสามารถของผสอบในชวง -3 ถง 3

3) การคดเลอกขอสอบและการประมาณคาความสามารถสÓหรบการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต

การคดเลอกขอสอบสÓหรบงานวจยครงนจะใชสารสนเทศของฟชเชอร สÓหรบวธประมาณ

คาความสามารถจะใชวธ Bayesian และการวนซÓดวยวธของ Newton-Raphson โดยผวจยดÓเนน

การวเคราะหตามกระบวนการ การทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตดวยโปรแกรม R ซงเปนโปรแกรม

ทสามารถวเคราะหขอมลทางสถตและสามารถจÓลองขอมลตามเงอนไขทผวจยกÓหนดได โดยเรม

จากการจÓลองขอมลการตอบสนองขอสอบขอผสอบ 1,000 คน และเตรยมขอมลพารามเตอรขอสอบ

ในคลงขอสอบ จากนนกÓหนดใหคÓสงสามารถเปลยนแปลงขอมลเกยวกบ ขนาดคลงขอสอบ

ความยาวขอสอบ และความสมพนธระหวางมต จากนนผวจยดÓเนนการ การทดสอบปรบเหมาะ

แบบพหมตแบบจÓลองขอมล และบนทกคาความสามารถทประมาณคาได คาสารสนเทศขอสอบ

คาความคลาดเคลอนมาตรฐานในการประมาณคา ตามเงอนไขทศกษา และเพอใหผอานเขาใจ

งายขน ผวจยจงเสนอตวอยางของการคดเลอกขอสอบและประมาณคาความสามารถดงตาราง 1 และ

ตาราง 2 ซงมรายละเอยดดงน

ตาราง 1 ไดนÓเสนอคาสารสนเทศของขอสอบจÓนวน 15 ขอ ตามรอบการคดเลอก

ขอสอบ โดยขอสอบทมคาสารสนเทศฟชเชอรสงสดจะถกคดเลอกเปนขอสอบขอถดไป และเมอ

ขอสอบขอนนถกคดเลอกไปแลวจะถกตดออกไป จากตาราง 1 ขอสอบขอแรกทถกคดเลอกไปคอ

ขอ 8 เมอสอบขอแรกเรยบรอยแลวขอสอบลÓดบทสองจะถกคดเลอกจากขอสอบทเหลอ 14 ขอ

โดยการคÓนวณคาสารสนเทศฟชเชอรจะคÓนวณใหมทกครง ขนกบการตอบ ถก/ผด ของผสอบ

เพอใหไดคาทเหมาะสมกบผสอบ ซงการคดเลอกขอสอบและการประมาณคาความสามารถของผสอบ

จะดÓเนนการควบคกนไปจนเสรจสนการทดสอบ

ตาราง 2 แสดงตวอยางการทดสอบของผสอบ 1 คน โดยวดความสามารถใน 2 มต

เรมตนการทดสอบ กÓหนดใหความสามารถของผสอบเปน 0 ขอสอบขอแรกทไดรบคอ ขอ 8

พจารณาจากคาสารสนเทศของฟชเชอรทใหคาสงสด (จากตาราง 1) และขอสอบขอตอไปคอ ขอ 11

ขอ 10 ไปจนถงขอสดทายทถกคดเลอกคอ ขอ 4 เมอสงเกตจากคาสารสนเทศขอสอบจะพบวา


37

มคาเพมขนเมอผสอบทÓขอสอบจÓนวนมากขน ในทางตรงขามความคลาดเคลอนมาตรฐานในการ

ประมาณคาจะมคาลดลง ซงโดยทวไปคาทยอมรบไดจะอยท SE ≤ 0.4 จากการจÓลองขอมลครงน

คาความสามารถทแทจรงในมตท 1 มคา 1.063 และ มตท 2 มคา 0.084 สÓหรบคาทประมาณคา

ไดจากการสอบ 10 ขอ คอ มตท 1 มคา 1.101 และ มตท 2 มคา 0.079

ตาราง 1 คาสารสนเทศของฟชเชอรทใชพจารณาคดเลอกขอสอบแตละขอ

ขอทรอบท

1รอบท

2รอบท

3รอบท

4รอบท

5รอบท

6รอบท

7รอบท

8รอบท

9รอบท 10

123456789101112131415

0.0160.0170.0200.0260.0390.0450.0490.0890.0570.0500.0320.0170.0170.0130.013

0.0410.0410.0410.0420.0440.0490.055-

0.0770.1120.1240.0990.0820.0570.044

0.1240.1250.1260.1280.1340.1420.154-

0.1800.197-

0.1410.1360.1250.124

0.1690.1700.1730.1770.1870.1940.207-

0.228--

0.1750.1740.1680.168

0.2550.2550.2580.2590.2660.2740.294----

0.2710.2660.2560.253

0.3000.3010.3030.3040.3100.318-----

0.3220.3150.3030.300

0.3180.3180.3210.3220.3290.338------

0.3310.3190.317

0.3410.3420.3440.3450.352-------

0.3550.3430.341

0.3540.3540.3570.3580.365--------

0.3560.353

0.3680.3680.3700.372---------

0.3700.367


38

ตาราง 2 คาความสามารถ สารสนเทศขอสอบและความคลาดเคลอนมาตรฐานในการประมาณคา

ลÓดบท

ขอสอบทถกเลอก

ความยาก(b)

การตอบ

คาความสามารถ (i) สารสนเทศขอสอบI (i)

ความคลาดเคลอน

มาตรฐาน (SE)มตท 1 มตท 2

012345678910

คาเรมตนขอ 8ขอ 11ขอ 10ขอ 9ขอ 7ขอ 12ขอ 6ขอ 13ขอ 5ขอ 4

0.1711.3750.9730.572-0.2111.776-0.6322.177-1.033-1.435

ถกผดผดถกถกผดถกผดถกถก

01.308490.702720.510121.120511.100641.033301.088581.078611.091951.10104

01.209530.42006-0.07160-0.107700.129610.061500.096680.048440.071160.07863

N/A0.089170.067130.356880.661221.271371.811142.235602.741833.197793.68800

N/A3.348803.859641.673931.229780.886880.743060.668810.603920.559210.52072

* ความสามารถทแทจรงของผสอบ คอ มตท 1 = 1.0625 มตท 2 = 0.0845

ผลการวเคราะหขอมล

การวเคราะหขอมลครงน ใชการวเคราะหความแปรปรวนสามทาง (Three way ANOVA)

เพอศกษาตวแปรขนาดคลงขอสอบ ความยาวขอสอบและความสมพนธระหวางมต ทสงผลตอ

ความเทยงของการทดสอบ จากการวเคราะหขอมลเบองตนพบวา คาความเทยงโดยเฉลยของการ

ทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตอยในระดบปานกลาง (0.52) และมความคลาดเคลอนมาตรฐาน

ในการประมาณคาอยในระดบตÓ (0.20) โดยทความยาวขอสอบมากขนจะมความคลาดเคลอน

ลดลง และความสมพนธระหวางมตมากขนจะมแนวโนมทจะมความเทยงสงขน รายละเอยดเพมเตม

จÓแนกตามตวแปร แสดงไวดงตาราง 3 และภาพ 1-3


39

ตาราง 3 คาเฉลยความเทยงและความคลาดเคลอนมาตรฐานในการประมาณคาจÓแนกตาม

ความยาวขอสอบ ขนาดคลงขอสอบ และความสมพนธระหวางมต

จÓนวนขอสอบในคลงขอสอบ

ความยาวขอสอบ

5 ขอ 10 ขอ 20 ขอ 40 ขอ เฉลย

ความ

สมพนธ

ระ

ดบตÓ

r =

0.2 100 ขอ

150 ขอ300 ขอ500 ขอ

0.410.420.430.42

(0.50)(0.49)(0.49)(0.48)

0.450.450.420.45

(0.20)(0.20)(0.19)(0.18)

0.440.450.480.49

(0.10)(0.09)(0.08)(0.07)

0.450.460.510.57

(0.06)(0.05)(0.04)(0.03)

0.440.440.460.48

(0.21)(0.21)(0.20)(0.19)

เฉลย 0.42 (0.49) 0.44 (0.19) 0.47 (0.08) 0.5 (0.04) 0.46 (0.20)

ความ

สมพนธ

ระ

ดบกล

าง r =

0.5 100 ขอ

150 ขอ300 ขอ500 ขอ

0.550.520.520.56

(0.51)(0.50)(0.49)(0.48)

0.50.50.510.51

(0.21)(0.20)(0.19)(0.17)

0.530.50.520.53

(0.10)(0.09)(0.08)(0.07)

0.50.510.570.55

(0.06)(0.05)(0.04)(0.03)

0.520.510.530.54

(0.22)(0.21)(0.20)(0.19)

เฉลย 0.54 (0.49) 0.51 (0.19) 0.52 (0.09) 0.53 (0.04) 0.52 (0.20)

ความ

สมพนธ

ระ

ดบสง

r =

0.8

100 ขอ 0.650.650.630.61

(0.52)(0.51)(0.50)(0.48)

0.60.570.570.58

(0.21)(0.19)(0.19)(0.18)

0.590.570.560.58

(0.10)(0.09)(0.08)(0.07)

0.550.580.590.6

(0.06)(0.05)(0.04)(0.03)

0.600.590.590.59

(0.22)(0.21)(0.20)(0.19)

150 ขอ

300 ขอ

500 ขอ

เฉลย 0.63 (0.50) 0.58 (0.19) 0.58 (0.08) 0.58 (0.04) 0.59 (0.20)

เฉลย

100 ขอ150 ขอ300 ขอ500 ขอ

0.540.530.530.53

(0.51)(0.50)(0.49)(0.48)

0.510.510.50.51

(0.20)(0.20)(0.19)(0.18)

0.520.510.520.53

(0.10)(0.09)(0.08)(0.07)

0.50.510.550.57

(0.06)(0.05)(0.04)(0.03)

0.520.510.530.54

(0.22)(0.21)(0.20)(0.19)

เฉลย 0.53 (0.50) 0.51 (0.19) 0.52 (0.08) 0.54 (0.04) 0.52 (0.20)

* หมายเหต (ตวเลขในวงเลบ คอ ความคลาดเคลอนมาตรฐานในการประมาณคา : SE)


40

ภาพ 1 ความเทยงของการทดสอบเมอพจารณาจาก ขนาดคลงขอสอบและความยาวขอสอบในกรณ

ความสมพนธระหวางมตระดบตÓ


ความสมพนธระหวางมตระดบกลาง


ความสมพนธระหวางมตระดบสง


41

ผลการวเคราะหความแปรปรวนแบบสามทาง (Three way ANOVA) พบวา จÓนวน

ขอสอบในคลง ความยาวขอสอบ และความสมพนธระหวางมตไมมปฏสมพนธกนทจะรวมกนสงผล

ตอความเทยงของการทดสอบ (F=1.09, p=0.39) ดงนนจงพจารณาทปฏสมพนธระหวาง ตวแปร

แตละคซงพบวาทกคตางรวมกนสงผลตอคาเฉลยความเทยงของการทดสอบอยางมนยสÓคญทางสถต

ทระดบ .05 นนคอ ปฏสมพนธระหวางขนาดคลงขอสอบกบความยาวขอสอบ (F=4.095, p=0.001)

ปฏสมพนธระหวางขนาดคลงขอสอบกบความสมพนธระหวางมต (F=2.653, p=0.026) และ

ปฏสมพนธระหวางความยาวขอสอบกบความสมพนธระหวางมต (F=15.162, p=0.00) รายละเอยด

ดงแสดงในตาราง 4 และเมอพจารณาจากภาพ 1 จะเหนวาความยาวขอสอบมากจะใหประสทธภาพสง

เมอขนาดของคลงขอสอบมขนาดใหญ จากภาพ 3 จะเหนวาเมอความสมพนธระหวางมตอยในระดบสง

การทÓขอสอบเพยง 5 ขอ กสามารถใหประสทธภาพการวดทสงกวาการทÓขอสอบจÓนวนมาก และ

พบวา คลงขอสอบและความสมพนธระหวางมตมปฏสมพนธเชงบวกตอประสทธภาพการวด

ตาราง 4 การทดสอบความแตกตางของคาเฉลยความเทยงดวยการวเคราะหความแปรปรวนแบบสามทางจÓแนกตามขนาดคลงขอสอบ ความยาวขอสอบและความสมพนธระหวางมต

แหลงความแปรปรวนType III Sum of Squares

dfMean Square

F P

Corrected ModelInterceptIBANKLENGTHCORRIBANK * LENGTHIBANK * CORRLENGTH * CORRIBANK * LENGTH * CORRError

.388(a)26.344.007.010.296.017.007.042.009.022

4713329661848

.00826.344.002.003.148.002.001.007.001.000

17.98357430.3064.792*7.067*

323.132*4.095*2.653*15.162*1.090

.000

.000

.005

.000

.000

.001

.026

.000

.390

TotalCorrected Total

26.754.410

9695

*p < .05 (a) R Squared = .947 (Adjusted R Squared = .895)

(IBANK = ขนาดคลงขอสอบ, LENGTH = ความยาวขอสอบ, CORR = ความสมพนธระหวางมต)


42

สรปผลและการอภปราย การทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตดวยคอมพวเตอร (MCAT) ถอเปนการทดสอบแนวใหม

ทสามารถนÓมาประยกตใชไดในปจจบน ทววฒนาการการใชคอมพวเตอรถอเปนความรพนฐานท

ทกคนสามารถเขาถงไดโดยงาย รวมถงการเชอมดวยระบบอนเตอรเนต ททÓใหความรไมถกจÓกด

เพยงในตÓราเทานน ดงนนการทดสอบกตองกาวไปพรอมกบการเปลยนแปลง เพออÓนวยความสะดวก

ใหกบผสอบสงสด และวธการดงกลาวยงคงมประสทธภาพทจะวดความสามารถของผสอบไดอยาง

แมนยÓ MCAT จงถอเปนการทดสอบทตอบโจทยในยคปจจบน

สÓหรบการศกษาครงน เนนศกษาทฤษฎการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมต กอนทจะนÓ

ผลวจยทไดไปประยกตใชในสถานการณจรง โดยใชการจÓลองขอมล เนองจากผวจยสามารถจด

กระทÓขอมลได และทราบคาความสามารถทแทจรงของผสอบ ทÓใหสามารถหาประสทธภาพของ

การทดสอบในแตละเงอนไขได สÓหรบการวจยครงน ผวจยศกษาผลของขนาดคลงขอสอบ ความยาว

ขอสอบ และความสมพนธระหวางมต ทสงผลตอประสทธภาพการวด(พจารณาจากความเทยง

ของการทดสอบ) ซงผลการวจยสรปไดวา ประสทธภาพการวดในภาพรวมอยในระดบปานกลาง

(reliability = 0.52) ทงนจากการศกษาของ Frey and Seitz (2009) พบวา จากการทดสอบ

60 ขอ ประสทธภาพการวดมคาอยในระดบสง (reliability = 0.81) ทงนอาจเนองมาจากจÓนวน

ขอสอบสงสดทนÓมาศกษามเพยง 40 ขอเทานน จงอาจทÓใหคาความเทยงไมสงเทาทควร และเมอ

พจารณาตวแปรทสงผลตอประสทธภาพการวดพบวา จÓนวนขอสอบในคลง ความยาวขอสอบ

และความสมพนธระหวางมตไมมปฏสมพนธกนทจะรวมกนสงผลตอประสทธภาพการวด แตเมอ

พจารณาตวแปรทละค พบวาทกคตางรวมกนสงผลตอประสทธภาพการวด โดยพบวา เมอความสมพนธ

ระหวางมตอยในระดบสงการทÓขอสอบเพยง 5 ขอ สามารถใหประสทธภาพ การวดทสงขน ทงน

เนองมาจากขอสอบ 1 ขอ สามารถใหสารสนเทศในมตอนๆ ในระดบสง ตามระดบความสมพนธ

ระหวางมต และขณะทหากความสมพนธระหวางมตอยในระดบตÓ การทÓขอสอบจÓนวนมาก

ยอมใหประสทธภาพการวดทสงกวา รวมถงควรจะมขนาดคลงขอสอบขนาดใหญ ซงสอดคลองกบ

การศกษาของ Way (1998) ซงกลาววา คลงขอสอบควรมขนาดมากกวาขอสอบทใชสอบ 6-8 เทา

นอกจากนนยงพบวา คลงขอสอบและความสมพนธระหวางมตมปฏสมพนธเชงบวกตอประสทธภาพ

การวด นนคอ ประสทธภาพการวดจะมคาสงขนเมอคลงขอสอบมขนาดใหญและความสมพนธระหวาง

มตอยในระดบสง อยางไรกตามเมอพจารณาตวแปรแตละตว พบวา ขนาดคลงขอสอบและความยาว

ขอสอบ ไมสงผลตอคาความเทยงของการทดสอบ ในขณะทความสมพนธระหวางมต สงผลตอ

คาความเทยงของการทดสอบอยางมนยสÓคญทระดบ .05 โดยพบวา ความสมพนธระหวางมตสงขน

จะสงผลใหประสทธภาพการวดสงขนเชนกน ซงสอดคลองกบงานวจยของ Wang & Chen (2004)


43

ดงนนสÓหรบการนÓวธการทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตไปใชในสถานการณจรง ควรจะ

สรางขอสอบใหมความสมพนธระหวางมตระดบสง หากขอสอบทพฒนาขนมความสมพนธระหวาง

มตในระดบตÓ ผวจยควรกÓหนดความยาวขอสอบหรอจÓนวนขอสอบทถกคดเลอกมาใชในการสอบ

ใหมากขน ซงจะสงผลตอเนองใหตองพฒนาคลงขอสอบใหใหญขน

ขอเสนอแนะในการนÓผลวจยไปใช ผลการวจยครงนชวา ความสมพนธระหวางมตมผลตอประสทธภาพการวดของการทดสอบ

ปรบเหมาะแบบพหมต นนคอ ความสมพนธระหวางมตยงมคาสง ประสทธภาพการวดจะมคาสง

ดวยเชนกน และหากมตทมงวดมความสมพนธกนตÓ ควรจะกÓหนดความยาวขอสอบใหมากขน

และพจารณาความคลาดเคลอนมาตรฐานใหอยในระดบทเหมาะสม (SE ≤ 0.4) จากการพจารณา

คาความคลาดเคลอนมาตรฐาน พบวา ความยาวขอสอบตงแต 10 ขอขนไปจะใหความคลาดเคลอน

ทตÓในระดบทยอมรบได นอกจากนน การกÓหนดความยาวขอสอบควรจะสอดคลองกบขนาด

ของคลงขอสอบ หากความยาวขอสอบมาก ขนาดของคลงขอสอบกควรมขนาดใหญดวยเชนกน

อยางไรกตาม ควรจะมการตรวจสอบความเปนเอกมตกอนทจะเลอกวธการทดสอบปรบเหมาะ

เนองจาก การทดสอบปรบเหมาะแบบพหมตมความซบซอนกวาการทดสอบปรบเหมาะแบบเอกมต

โดยเฉพาะอยางยง หากการทดสอบนนมงวดความสามารถหลายมต ดงนนหากขอสอบมความเปน

เอกมตกควรเลอกวธการแบบเอกมต เพอใหสอดคลองกบลกษณะของขอสอบในคลงขอสอบ และ

ลดความซบซอนของกระบวนการพฒนาแบบทดสอบปรบเหมาะ

กตกรรมประกาศ ขอขอบคณโครงการเครอขายเชงกลยทธเพอการผลตและพฒนาอาจารยในสถาบนอดมศกษา

สÓนกงานคณะกรรมการการอดมศกษาทมอบทนการศกษาและทนวจย ใหกบขาพเจา รวมถง บณฑต

วทยาลย จฬาลงกรณมหาวทยาลยทมอบ “ทน 90 ป จฬาลงกรณมหาวทยาลย” จากกองทน

รชดาภเษกสมโภช จฬาลงกรณมหาวทยาลย ทÓใหผวจยสามารถพฒนางานวจยไดอยางเตมท


44

เอกสารอางอง

ภาษาไทย

รงสรรค มณเลก. (2540). ผลของตวแปรบางตวตอความเทยงตรงเชงสภาพและจÓนวนขอสอบทใช

ในการทดสอบแบบปรบเหมาะกบความสามารถของผสอบดวยคอมพวเตอร. วทยานพนธ

ปรญญาดษฎบณฑต. สาขาการทดสอบและวดผลการศกษา คณะศกษาศาสตร. มหาวทยาลย

ศรนครนทรวโรฒ.

สรลกษณ เกษรปทมานนท. (2549). การเปรยบเทยบความตรงตามสภาพในการประมาณคาความ

สามารถของผสอบจากการทดสอบแบบปรบเหมาะโดยใชคอมพวเตอร ทใชเกณฑการคดเลอก

ขอสอบขนแรกอตราการใชขอสอบซÓ และเกณฑยตการทดสอบทตางกน. วทยานพนธ

ปรญญามหาบณฑต สาขาการวดและประเมนผลการศกษา จฬาลงกรณมหาวทยาลย.

ภาษาองกฤษ

Chang, H. H., & Ying, Z. (1996). A global information approach to computerized

adaptive testing. Applied Psychological Measurement, 20(3), 213-229.

Lee, Y., IP, E. H., & Fuh, C. (2008). A strategy for controlling item exposure in

multidimensional computerized adaptive testing. Education and Psychological

Measurement, 68(2), 215-232.

Frey, A., & Seitz, N. N. (2009). Multidimensional adaptive testing in educational and

psychological measurement: Current state and future challenges. Studies in

Educational Evaluation, 35, 89-94.

Mulder, J., & Van der Linden, W. J. (2009). Multidimensional adaptive testing with

optimal design criteria for item selection. Psychometrika, 74(2), 273–296.

Mulder, J., & Van der Linden, W. J. (2010). Multidimensional adaptive testing with

Kullback–Leibler information item selection. In W. J. van der Linden, & C.A.W.

Glas (Eds.), Elements of adaptive testing (pp. 77–101). New York: Springer.

Rackase, M. D. (2009). Multidimensional Item Response Theory. New York: Springer.

Segall, D. O. (1996). Multidimensional adaptive testing. Psychometrika, 61(2), 331-354.


45

Segall, D. O. (1999). General ability measurement: An application of multidimensional

adaptive testing. Paper presented at the annual meeting of the national council

on measurement in education. Montreal, Quebec, Canada. April 20-22.

Segall, D. O. (2000). Principles of multidimensional adaptive testing. In W. J. van der

Linden and C.A.W. Glas (eds.). Computerized adaptive testing theory and

Practice (pp. 53-73). Dordrecht: Kluwer academic publishers.

Tam, S. S. (1992). A comparison of methods for adaptive estimation of a multi-

dimensional trait. Dissertation abstracts international, 53(3), 1646B. (UMI No.

9221219).

Van der Linden, W. J. (1999). Multidimensional adaptive testing with a minimum

error-variance criterion. Journal of Education and Behavioral Statistics, 24,

398-412.

Van der Linden, W. J. (2000). Constrained adaptive testing with shadow tests. In

W. J. van der Linden and C.A.W. Glas (eds.). Computerized adaptive testing

theory and Practice (pp. 53-73). Dordrecht:: Kluwer academic publishers.

Van der Linden, W. J. (2005). A Comparison of Item-Selection Methods for Adaptive

Tests with Content Constraints. Journal of Educational Measurement, 42(3),

283–302.

Veldkamp, B. P., & Van der Linden, W. J. (2002). Multidimensional adaptive testing

with constraints on test content. Psychometrika, 67, 575–588.

Wang, W. & Chen, P. (2004). Implementation and measurement efficiency of multi-

dimensional computerized adaptive testing. Applied Psychological Measurement,

28(5), 295-316.

Way, W. D. (1998). Protecting the integrity of computerized testing item pools.

Educational Measurement: Issues and Practice, 17, 17-27.

47



โมเดลองคประกอบบคคลและสงคมตามการรบรทสงผลกระทบตอความตงใจทจะใชและความพงพอใจทจะใชในการเรยนรแบบจÓลอง อ อาร พ ผานเวบ

เพญจรา คนธวงศเพญจร คนธวงศ

บทคดยอ

การบรหารทรพยากรขององคกร หมายถง ซอฟตแวรหรอแนวความคดทางธรกจท

บรณาการการดÓเนนการของกระบวนการภายในองคกรเขาไวดวยกน กลมตลาดของซอตฟแวร

สÓหรบองคกรจะเตบโตขนเรอยๆ จนถงป พ.ศ. 2558 แตมหาวทยาลยหลายแหงยงประสบกบ

ปญหาในการเชอมโยงซอฟตแวรและแนวความคดการบรหารทรพยากรขององคกรกบหลกสตร

การเรยนการสอน ดงนน แบบจÓลองการบรหารทรพยากรขององคกรผานเวบถอเปนการรเรม

ใหนกศกษามประสบการณการใชแบบจÓลองทซบซอน ซงมการเลยนแบบสถานการณจรง

ของสภาพแวดลอมทางธรกจ งานวจยนแสดงถงความพยายามในการตรวจสอบตวแปรเกยวกบ

บคคล และสงคม ทสงผลกระทบตอความตงใจทจะใชและความพงพอใจทจะใชแบบจÓลอง

การบรหารทรพยากรขององคกรผานเวบ ในมหาวทยาลยแหงหนงในประเทศไทย กลมตวอยาง

เปนนกศกษาระดบปรญญาตรมหาวทยาลยเอกชน ทลงทะเบยนรายวชาดานคอมพวเตอรธรกจ

และดานระบบสารสนเทศเบองตน จÓนวน 160 คน มการรวบรวมขอมลเมอเสรจสนการสอน

โดยใชแบบสอบถามวดภมหลงและองคประกอบ 7 องคประกอบ การวเคราะหขอมลใชสถต

บรรยาย การวเคราะหองคประกอบ การวเคราะหถดถอยพหคณ การวเคราะหถดถอยแบบ

ขนตอนระดบลดหลน นกวจยพบความสมพนธเชงบวกระหวางบรรทดฐานของผใชกบความ

ตงใจในการใช ประโยชนใชสอยและความตงใจทจะใช เชนเดยวกบ ความตงใจทจะใชและ

ความพงพอใจทจะใช นอกจากนน งานวจยฉบบน มการนÓเสนอโมเดลทปรบแลวทมตวแปร

สงผานระหวาง การพดปากตอปาก และ ความตงใจทจะใช และโมเดลแนวความคดใหมทเกด

จากผลลพธของการวเคราะหถดถอยแบบขนตอนระดบลดหลนอกดวย

คÓสÓคญ: ความตงใจ, ความพงพอใจ, การเรยนรผานเวบ

48



A Model of Perceived Individual and Social Factors Affecting Student’s Usage Intention and Satisfaction in Learning

Web-based ERP Simulation

Penjira Kanthawongs

Penjuree Kanthawongs

ABSTRACT

Enterprise Resource Planning (ERP) refers to software solutions or business concepts

that integrate operations and intra-company processes. Through 2015, many segments of the

enterprise software market will continue to grow, but many universities have struggled in

integrating ERP software and concepts into their curriculums. Then, the web-based ERP

simulation is an initiative that allows students to have experience in simulated, complex,

real-world business environment. This research attempts to investigate individual and social

variables affecting usage intention and user satisfaction of a web-based ERP-simulated learning

medium in a Thai university. The sample consisted of 160 undergraduate students in the private

university, enrolling in a business computer course and an introduction to IS course using the

web-based ERP simulator and the university learning management system. After the course

instruction, the data were collected by questionnaire measuring students’ background and the

7 constructs. These were analyzed employing descriptive statistics, factor analysis, multiple

regression analysis, and hierarchical stepwise regression. The researchers found positive relation-

ships between subjective norms and usage intention, usefulness and usage intention, as well as

usage intention and user satisfaction. Modified model with mediator between word of mouth

and usage intention and proposed new conceptual model resulting from hierarchical stepwise

regression analysis were derived.

Keywords: Usage Intention, Satisfaction, Learning Web-based

◆ เพญจรา คนธวงศ และ เพญจร คนธวงศ ◆

49

Introduction In the last decade, many companies have moved from stand-alone business

information systems to an integrated enterprise system, known as Enterprise Resource

Planning (ERP), to make use of value-added business processes (Al-Mashari &

Al-Mudimigh, 2003; Yousefi, 2011). ERP defines as software solutions or business

concepts that integrate operations and intra-company processes (Tandon et al., 2010;

Magal & Word, 2009). Referring to AMR Research (Jacobson, Shepherd, D’Aquila,

& Carter, 2007), the ERP market had increased from USD 28.8 billion in 2006 to

USD 47.7 billion in 2011. Gartner (Eid, 2011) forecasted that companies would spend

USD 106 billion on application software during 2011. Research showed that enterprise

worldwide would increase application software spending in 2011 around 8% over 2010

spending levels. Through 2015, many segments of the enterprise software market will

continue to grow, but there will be fewer new purchases. More enterprises will begin

to migrate to open source, service-oriented architecture (SOA), software as a service

(SaaS), and cloud-based applications (Eid, 2011; Goel, Kiran, & Garg, 2011).

Graduates who can conceptualize, visualize, align business goals with technology

strategy supporting present and future demand are needed in the era of enterprise

integration systems. Universities would have to offer their business and IT related

curriculum to serve these needs in order to remain competitive in educational offerings.

Therefore, obtaining knowledge in ERP is necessary for graduates of today business

schools.

Even of the great demand on the integrating of ERP software and concepts

into their curriculums, several studies indicate that there exist many problems concerning

integrated instruction with ERP. The ERP skill shortage remains high while universities

have struggling in the integrated curriculum (Hawking et al., 2007). ERP professional

instructors with the substantial skills have been hard to obtain and retain (Liang

et al., 2007; Bologa et al., 2009). Lastly, teaching ERP in higher education has not

been standardized since there are insufficient of business scenarios and detailed use

cases (Gab & Maedche, 2010).

◆ A Model of Perceived Individual and Social Factors Affecting Student's Usage Intention ◆

and Satisfaction in Learning Web-based ERP Simulation

50

To ease out the above problems, Ayyagari (2011) suggests that many universities

can use Open ERP as hands-on ERP learning environment and a freely available

open source solution without the need for significant resource commitment. However,

several large software vendors such as SAP, Microsoft, and Oracle provide university

alliance programs that are likely to require substantial amount of commitment from

universities in terms of faculty allocation and monetarily (Ayyagari, 2011). Nevertheless,

the 21st century information systems programs should focus on ERP concepts instead

of configuring ERP software (Andriole & Robert, 2008). Then, the web-based ERP

simulation is one such initiative that allows students to have learning experience in

simulated, yet complex business environment (Seethamraju, 2011).

In order to obtain effective learning from the web-based ERP simulation for

the business students, instruction mode should be changed from passive to active

learning, or learning-by-doing, as emphasized by the development in pedagogical

approaches. Since teaching approaches rely only on lectures are likely to produce passive

learners (Ayyagari, 2011; Bok, 1986), they are not appropriate tools anymore. Simulation

environment is one of the most powerful and promising tools in learning because

it provides a real-world business environment and their engaging active learning

experience (Seethamraju, 2011). The rapid growth of mobile devices and broadband

networks as well as threats of natural disasters in today world support the use of

computer-mediated learning, which is likely to superior to traditional instructional

modes (Alavi, 1994; Ayyagari, 2011). E-learning tools and technologies have been

implemented to support conventional courses in higher education institutions introducing

“hybrid” e-learning module that aims to enhance the learning experiences of students

(Ahmed, 2010). Unfortunately, not much lesson has been learned from previous hybrid

e-learning research concerning the ERP education, especially on Thailand. Moreover,

teachers are hesitated to invest their time and effort if they are not confident that

students will find the learning tool acceptable.

Given the advantage claimed about ERP education and hybrid e-learning,

the following question arises: Which of the individual and social factors relate to the

success in web-based ERP technology? Kanthawongs et al. (2010) have already


51

suggested that business process courses should implement web-based ERP-simulated

environment along with teams’ class activities in their teaching to replicate its effec-

tiveness. Thus, the extended questions are as follows: How does the understanding of

student motivations and beliefs with ERP systems shed light to effective ERP education?

What are the causal relationships between the individual and social factor with the

usage intention ERP and user satisfaction? Efforts to answer these question begins

with the integration of the Technology Acceptance Model (TAM) modifies from

Theory of Reasoned Action (TRA) as proposed by Fishbein and Ajzen (1985), and

Delone and Mclean IS success model (Delone & McLean, 1992).

Research Questions 1. Are there relationships between individual and social factors with usage

intention and user satisfaction in learning the web-based ERP-simulated technology,

based upon the Technology Acceptance Model (TAM) and the Delone and Mclean IS

success model?

2. What are the causal relationships among usefulness, ease of use, computer

self-efficacy, subjective norms, word of mouth, user’s usage intention, and user

satisfaction in using the web-based ERP-simulated technology?

Research Purposes 1. To extend the Technology Acceptance Model (TAM) by examining perceived

contributions of individual and social awareness to students’ usage intention and

students’ satisfaction in web-based ERP simulation environment.

2. To investigate the causal relationships among usefulness, ease of use,

computer self-efficacy, subjective norms, word of mouth, user’s usage intention, and

user satisfaction in using the web-based ERP-simulated technology.

Literature Review Theory of Reasoned Action (TRA) is a root of the Technology Acceptance

Model (TAM). TRA, proposed by Fishbein and Ajzen (1985), is a psychological

theory that attempts to explain behavior of members of organizations in specific



52

situations. TAM, a widely applied Information Systems (IS)’ theory, points out that an individual’s behavioral usage intention a system is explained by perceived ease of use and perceived usefulness (Davis, 1989). Davis described perceived usefulness as “the degree to which a person believes that using a particular system would enhance his/her job performance” and perceived ease of use as “the degree to which a person believes that using a particular system would be free of physical and mental effort” (Davis, 1989). TAM has long been well-established model for predicting user acceptance (Muthitcharoen, Palvia, & Grover, 2011). Numerous researchers has applied TAM to ERP education (Scott & Walczak, 2009; Choi et al., 2007). In fact, the web-based ERP-simulated learning environment offers student substantial benefits. Students can obtain by downloading lecture materials anytime, anywhere, in or out of the classroom. They can access a wide variety of resources and receive immediate feedback to correct misunderstood materials (Wilson & Lindoo, 2011). Moreover, the simulator is extremely easy to use through a Java-based program running in a browser. Students can click “start” button to begin the exercise with simple simulated ERP screens for inputting and retrieving data. “The simulator instructs the student on what to do, and even prompts with a read highlight on what fields or instruction set they need to click to work their way through the process flow” (Lindoo & Wilson, 2010). Usefulness and ease of use have continuously been strong influencing factors of usage intention (Muthitcharoen et al., 2011).

In addition, usage intention is likely to anchor to general beliefs about computers such as computer self-efficacy. Computer self-efficacy refers to “a person’s judgment of his or her ability to use a computer system” (Scott & Walczak, 2009). It describes as an individual self-assessment of ability to use a computer. Low computer self-efficacy may be obstacles for computer learning. In using the web-based ERP-simulated systems, computer self-efficacy is likely to play a major role than in other IT-based systems because technological complexity of ERP systems is generally high (Bueno & Salmeron, 2008). Consequently, assessing usefulness, ease of use, and computer self-efficacy should be able to help an instructor to understand the role of usage intention of a web-based ERP learning tool. Therefore, to improve understanding of the web-based ERP technology in user, the authors proposed:


53

H1: Usefulness is positively related to student’s usage intention the web-based ERP

technology.

H2: Ease of use is positively related to student’s usage intention the web-based ERP

technology.

H3: computer self-efficacy is positively related to student’s usage intention the web-

based ERP technology.

Then, TAM 2 (Venkatesh & Davis, 2000) revealed an additional dimension

related to the social aspects such as individuals’ subjective norms and their word of

mouth. Referring to the Diffusion of Innovation Theory (DIT), the rate of IT diffusion

by potential adopters is related to the imitation effects that are the result of social

interactions and/or internal communication between early adopters in a social system

(Lee, 2003; Rogers, 1995). The imitation effect in turn can be described through

subjective norms and word of mouth. Unlike other software, ERP software seeks to

integrate processes that bridges across the entire organization. The ERP projects

“typically require departments with very different priorities and vocabularies to radically

rethink the origination and its habitual practices” (Alvarez & Urla, 2002). Furthermore,

management power has direct influence on the success of ERP implementation (Liang,

Saraf, Hu, & Xue, 2007; Sia, Tang, Soh, & Boh, 2002). Therefore, the use of ERP

systems requires social interactions among different roles including users, user managers,

users’ collaborators, and all stakeholders. Additionally, Based on Hofstede’s definition of

well-known national cultural dimension (power distance, collectivism vs. individualism,

femininity vs. masculinity and uncertainty avoidance), Thai people tend to have high

collectivism (Rajapakse & Seddon, 2005). Collectivism refers to caring for both oneself

and other groups. Therefore, ERP’s subjective norms and ERP’s word of mouth can

be factors affecting students’ attitude toward web-based ERP-simulated education.

Therefore, there should be the relationships between subjective norms and usage intention

and word of mouth and usage intention. Hence, we hypothesize the following:

H4: Subjective norms is positively related to student’s usage intention the web-based

ERP technology.



54

H5: Word of mouth is positively related to student’s usage intention the web-based

ERP technology.

Delone and Mclean IS success model, one of the most well-known work in

IS field, suggests that the success of an information system includes system and

information quality, system usage, user satisfaction and individual effects (Delone &

McLean, 1992). Numerous researchers also pointed out that user satisfaction is a key

factor directing to IS success (Al-Khaldi & Wallace, 1999; Calisir & Calisir, 2004;

Szajna & Scamell, 1993). Usability of interfaces can be viewed as one of the variables

that determine end-user satisfaction (Calisir & Calisir, 2004; Park & Lim, 1999). The

usefulness of ERP system can be described as an understandable management software

package that efficiently and effectively support the completion of tasks in a given work

content. Users are unlikely to bear with complex interfaces of ERP systems (Calisir

& Calisir, 2004). Researches reveal that usefulness and ease of use can measure user

satisfaction with IS (Davis, 1989; Venkatesh & Davis, 1996). User satisfaction in this

study defines as the degree to which an individual user is satisfied with his or

her overall use of the simulator under consideration (Adeyinka & Mutula, 2010).

Nevertheless, usage intention is known to be a strong predictor of IS use in IS research

(Davis, Bagozzi, & Warshaw, 1989; Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). High

usage intention is more likely to lead to high use of the web-based ERP-simulated

systems; as a result, high satisfaction of the system. This study therefore sought to

test the following hypotheses:

H6: Usage intention is positively related to student’s satisfaction in using the web-based

ERP technology.

The above 6 hypotheses have been derived from the following conceptual

model depicting the effects of usefulness, ease of use, computer self efficacy, subjective

norms and word of mouth on user satisfaction with usage intention as a mediator.


55

Figure 1 Conceptual model for usefulness, ease of use, computer self efficacy, subjective norms, word of mouth and user satisfaction mediated by usage intention.

Methodology and Results Theoretical literature from various sources was reviewed to design a quantitative research framework. This study targeted to investigate students’ usage intention of the web-based ERP-simulated technology created by Magal and Word (2009) in partnership with SAP. The target population for this study was undergraduate students enrolling in a business computer course and an introduction to IS course conducted with the use of the web-based ERP simulator (housing by the Wiley Plus Website), a university’s learning management system, and a university’s messaging portal system. An instructor at a university in Thailand sat up a business process course and assignments. The teacher administered the course materials through the site. Throughout the accessing period, students completed pre-defined exercises assigned on a week-by-week basis. The systems also included interactive communication between an instructor and students and enhance administrative functions such as assigned reading materials, ERP-simulated interactive exercises, grade books, interactive multiple-choice questions for each chapter, general information about the course syllabus, assignment schedules, class policies and projects, and web-site links associated with assignments. A survey questionnaire assessing the constructs in the current study was developed from published scales of previous research as stated in the literature review. All of the scales were measured



56

on a 5-point Likert scale, ranging from 1 = strongly disagree to 5 = strongly agree. The survey was collected from 2009-2010 with a sample size of (5 × 20) = 100, according to the rule of thumbs (at least 20 persons per predictor) (Hair, Anderson, Tatham & Black, 1998). A total of 160 self-administrated questionnaires were distributed to all students in the two classes and 148 usable surveys were returned giving an overall response rate of 92.5%. The response rate was high, mainly due to the fact that the questionnaires were collected right after the respondents completed the forms on the last day of the classes. The sample was females (36.2%) more than male (28.4%); the typical respondent was 21 years old; have “moderately low” grade point average.

In this study, the psychometric properties of the constructs were utilized for checking reliability and construct validity. Cronbach alpha reliability was calculated for all seven multi-item constructs, each of which has high levels of reliability, ranging from .71 to .88, as shown in Table 1 indicating that all of them were acceptable (Nunnally, 1978). Table 1 Means, standard deviations, and correlations among variables in the model

with Cronbach alpha coefficients in the diagonal of the matrix.

Variables (number of items) U E Self SN W I Sat

U (3) 0.71

E (2) -.062 0.72

Self (3) .448** -.107 0.84

SN (3) .207* .222** .468** 0.77

W (6) .252** .301** .380** .605** 0.71

I (3) .345** .090 .398** .486** .324** 0.86

Sat (5) .460** -.026 .430** .250** .347** .406** 0.87

Mean 3.80 3.09 3.63 3.12 3.28 3.54 3.90

S.D. 0.60 0.75 0.73 0.82 0.66 0.73 0.59* p < .05 (2-tailed); ** p < .01 (2-tailed)Note: usefulness (U), ease of use (E), computer self-efficacy (Self), subjective norms (SN), word of mouth (W), usage intention (I), user satisfaction (Sat)


57

Construct validity check using exploratory factor analysis, using principal component extraction and, and varimax rotation, yielded seven underlying components. Variables with high loadings in the same factor form a group. All of the eigenvalues were greater than one. Most of the factor loadings in the current study were greater than 0.5 which was considered as good and practically significant (Hair, Anderson, Tatham, & Black, 1998). All items loaded significantly higher on the variables they were designed to measure than on other factors. The factor loadings were greater than 0.50, with most of them above 0.70, indicating high construct validity (Table 2). Nevertheless, an item named “AfSAPsn1” of factor loadings for subjective norms is 0.256 while the rest are above 0.50. Moreover, two items name “AfSAPw1” and “AfSAPw4” have the factor loadings of 0.219 and 0.408 respectively, while the rest are above 0.50. Then, the factor loadings of subjective norms and word of mouth may indicate some problem with construct validity.

Table 2 Factor AnalysisU E Self SN WM I Sat

AfSAPu1 0.648AfSAPu2 0.777AfSAPu3 0.682AfSAPe1 0.722AfSAPe2 0.778AfSAPs1 0.725AfSAPs2 0.855AfSAPs3 0.763AfSAPsn1 0.256AfSAPsn2 0.506AfSAPsn3 0.557AfSAPw1 0.219AfSAPw2 0.502AfSAPw3 0.595AfSAPw4 0.408AfSAPw5 0.512AfSAPw6 0.734AfSAPb1 0.849AfSAPb2 0.755AfSAPb3 0.818AfSAPsat1 0.811AfSAPsat2 0.865AfSAPsat3 0.794AfSAPsat4 0.778AfSAPsat5 0.725

Note: usefulness (U), ease of use (E), computer self-efficacy (Self), subjective norms (SN), word of mouth (W), usage intention (I), user satisfaction (Sat)



58

Multiple regression analysis: A multiple regression analysis was used to

identify which variables made significant contributions to predicting end-user satisfaction

with ERP systems. The means, standard deviations, and correlations among variables

are presented in Table 1. The results of the two multiple regression analyses: (regression

of usage intention on 5 independent variables, and regression of user satisfaction with

class on usage intention) to test the 6 hypotheses, including b coefficient, t-statistic,

and significance level for each independent variable, are presented in Table 3.

Table 3 Multiple regression analysis results

Dependent Variable: Usage intention, R = .557, R2 = .310

Independent variables Hypotheses r b S.E. t Sig. Support Tolerance VIF

U H1 .345 .213 .096 2.72 ** 0.007 Yes 0.786 1.272

E H2 .090 .040 .074 0.52 0.604 No 0.832 1.202

Self H3 .398 .137 .089 1.53 0.128 No 0.608 1.644

SN H4 .486 .385 .083 4.11 ** 0.000 Yes 0.554 1.806

WM H5 .324 -.026 .102 -0.283 0.778 No 0.571 1.750

Dependent Variable: User satisfaction, R = .406, R2 = .164

I H6 0.406 0.406 .061 5.36 ** 0.000 Yes 1 1

Note: usefulness (U), ease of use (E), computer self-efficacy (Self), subjective norms

(SN), word of mouth (W), usage intention (I), user satisfaction (Sat)* p < .05; ** p < .01; N = 148

Usefulness, ease of use, computer self-efficacy, subjective norms, and word of

mouth were found to be significant determinants of user’s usage intention the web-based

ERP-simulated systems, explaining 31% of the total variance. The relative strength of

their explanatory power; however, was different. Subjective norms (b = 0.385), usefulness

(b = 0.213), and computer self-efficacy (b = 0.137) were much stronger predictors

of user’s usage intention with the systems as compared to ease of use and word of

mouth. The total variance explained by the five factors is 31%.


59

Not unexpectedly, there has been no agreement on what constitutes too “small”

tolerance values or too “high” VIF values as indicators of the severity of multi-

collinearity. One group of researchers have indicated that the multicollinearity problem

becomes too serious when a tolerance value is smaller than 0 (Pedhazur, 1997) and

a VIF value is equal to or higher than four (Miles & Shevlin, 2001). For this study,

the collinearity diagnostics for all the independent variables are shown in Table 3.

The diagnostics show that each of the tolerance values of the independent variables

is more than zero and each of the VIF values of all the independent variables is

below four arbitrary cut-off points (Miles & Shevlin, 2001; Pedhazur, 1997; Hair,

Anderson, Tatham & Black, 1998). Thus, on the basis of the first group of researchers’

recommendations, both the tolerance and VIF values of this study are acceptable

for all items studied. However, a second group of researchers has pointed out that a

tolerance value of less than 0.6 indicates a close correlation (Blaikie, 2003). Therefore,

on the basis of the second group of researchers’ recommendations, the tolerance values

of subjective norms and word of mouth of this study may give some cause for concern.

In conclusion, even though multicollinearity among independent variables of this study

may exist, it is likely to occur within an acceptable range.

Furthermore, Pedhazur noted that a suppressor variable has a negative regression

coefficient (Pedhazur, 1997). These suppressor variables shared the variance with the

predictor variables (the independent variables) and not with the criterion (dependent

variable). Consequently, Pedhazur (1997) concluded that when a regression equation was

applied, predicted scores for respondents who scored above the mean on the suppressor

variables were lowered as a result of multiplying negative regression coefficients by

positive scores. In other words, people who score high on the suppressor variable are

penalized for being high, whereas those who are low on the suppressor variable are

compensated for being low (Pedhazur, 1997). Therefore, word of mouth might have

the least relative influence predictor variables on user’ usage intention.

According to algorithm of the regression, subjective norms and word of mouth

have rather high correlation of 0.605 (see Table 1), and the standardized beta

coefficient of word of mouth is closed to zero (-0.026), it implies that the insignificance



60

relationship between word of mouth and usage intention must be correlated with

other variables. In this case, word of mouth correlates with subjective norms at 0.605.

Therefore, it can be explained that word of mouth has slightly direct effect due to its

indirect effect via subjective norms. However, the conclusion must be further analyzed

for confirmation.

The regression analysis for identifying the relationship between independent

and dependent variables were illustrated in Table 3. Overall, the results indicated a

statistically significant linear relationship between the constructs with a p-value less

than 0.05. There were positive associations between the students’ usage intention and

the two factors: usefulness and subjective norms. Hence, H1 and H4, which stated that

these factors were positively related students’ usage intention the web-based ERP-

simulated technology, were supported. Last but not least, the positive relationship

was shown between the students’ usage intention and their satisfaction. Thus, H6 was

supported as shown in Table 4 and Figure 2.

Table 4 Estimation of Direct Effect and Indirect Effect of the Model

Ind.Var.

ModelStd. error

U, E, Self, SN, W ➞ I

Ind.Var.

ModelStd. error

I ➞ Sat

rDirect Effect

Estimated Indirect Effect

and Error= r-DE

rDirect Effect

Estimated Indirect

Effect and Error

= r-DE

U H1 .096 0.345 0.213** 0.345-0.213=0.132 I H6 .061 .406 .406 .000

E H2 .074 0.090 0.040 0.090-0.040=0.050

Self H3 .089 0.398 0.137 0.089-0.137=0.261

SN H4 .083 0.486 0.385** 0.486-0.385=0.101

W H5 .102 0.324 -0.026 0.324+0.026=0.350


61

Referring to Wiratchai (1999), for t-test analysis, H0: b = 0, then t = b / SE

b.

When a = 0.05, t = 1.96 or approximately equal to 2, then all the value of b > 2(SEb)

should be significant. Since all the standard errors of all regression coefficients in Table 4 ranging from 0.074 to 0.102, then any regression coefficient higher than 0.204 (2 × 0.102 = 0.204) is significant at 0.05 (Hair, Anderson, Tatham & Black, 1998). As indicated in Figure 2, the result showed that user’s usage intention constituted the highest weight of importance toward user’s satisfaction (b = .406**) with the systems followed in order by subjective norms toward usage intention (b = .385**) as well as usefulness toward usage intention (b = .213**) as shown in solid lines of effects.

Figure 2 Multiple regression analysis results to detect 6 research hypotheses

Regarding all 6 direct paths in Figure 2, there were 3 insignificant direct effects including ease of use (b = 0.040), computer self-efficacy (b = 0.137), and word of mouth (b = -0.026), 2 of which revealed interesting indirect effect from computer self-efficacy as well as word of mouth toward usage intention via a certain kind of mediator. These emerging finding came from the comparison between correlations and direct effect size of the 2 variables, which are computer self-efficacy and word of mouth toward usage intention. The result of comparison revealed dramatic significant indirect effect from computer self-efficacy (0.261) and from word of mouth (0.350) on usage intention as shown in Table 4 and Figure 3.



62

Figure 3 Modified Figure 2 by adding mediator between word of mouth and usage intention

The results from Figure 3 are unlikely to be accurate because of the multiple regression analysis entering all five variables based on the first five hypotheses and another regression of user satisfaction on usage intention based on the sixth hypothesis. The consequence of which is irrelevance between the analytical model and the conceptual model. Based on Figure 3’s finding of the mediation model, we further analyzed these dataset using hierarchical stepwise regression based on the full model of user satisfaction with usage intention as mediator as shown in Figure 4.

Figure 4 Hierarchical stepwise regression analysis model of user satisfaction with usage intention as a mediator.


63

In the first step, when usefulness, ease of use, computer self-efficacy, subjective

norms, and word of mouth were input, they could account for 3.06% of variance in

user satisfaction. The direct effect of 3 of the 5 predictors of user satisfaction were

significantly different from 0 (b of usefulness = 0.310; b of computer self-efficacy =

0.223; b of word of mouth = 0.224, indicating rather low effects. In the 2nd step,

after adding usage intention in the equation, it could account for only 0.38% of the

variance in user satisfaction and all 6 variables could account for 34.4%. The direct

effect of the 3 predictors in stepwise were still significant (b of usefulness = 0.260;

b of computer self-efficacy = 0.190; b of word of mouth = 0.230) in addition to the

direct effect of usage intention with b of 0.236. Comparing the effect of the 3 predictors

between the 1st and the 2nd step, the result indicated reduction of 0.050 for usefulness,

0.033 for computer self-efficacy, and -0.006 for word of mouth which were indirect

effect of the 3 predictors via usage intention. In conclusion, the 3 predictors; usefulness,

computer self-efficacy, and word of mouth had more direct effects than indirect effects

via usage intention and user satisfaction as indicated in Table 5.

Table 5 The 2 steps of the 2 models

IStep 1 Step 2 Estimated Indirect Effect =

b Step 1 - b Step 2b SE of b b b SE of b b

U .306** .078 .310 .256** .078 .260 .310-.260 = .050E -.032 .060 -.041 -.039 .059 -.050 -.041+.050 = .009

Self .180** .073 .223 .154** .071 .190 .223-.190 = .033SN -.032 .067 -.045 -.097 .069 -.136 -.045+.136 = .091W .201** .083 .224 .206** .081 .230 .224 - .230 = -.006I .191** .067 .236

Constant 1.632 .348 1.446 .346R .553 .587R2 .306 .344

Adjusted R2 .282 .316R2 change .306 .038

F 12.520 12.337P .000 .000



64

In conclusion for hierarchical stepwise regression based on Figure 5, it is

likely that there are more relationships between the 5 independent variables on user

satisfactions. To illustrate, a positive relationship between usefulness toward user

satisfaction, that of ease of use and user satisfaction, that of computer self-efficacy

and user satisfaction, that of subjective norms and user satisfaction, word of mouth

and user satisfaction may exist. Nevertheless, future investigation should be performed.

Figure 5 Proposed new conceptual model for student satisfaction in web-based ERP

simulation class.* p < .05; ** p < .01

Conclusions and Discussion Although ERP market value is continued to double in less than four years,

ERP skill shortage remains high (Hawking et al, 2007). More companies will explore

different alternatives such as the use of open source, SOA, SaaS, and cloud-based

applications in implementing ERP (Eid, 2011). University graduates who can align

business goals with technology advancement should be able to visualize their present

and future demand in the age of enterprise-wide systems. To remain in competitive


65

educational offerings, many universities would have to lay the ground on ERP skills. Despite various difficulties in teaching ERP software, the web-based ERP simulation offered by Magal and Word (2009) has become one of initiative that lead students to have learning experiences in simulated, yet complex business environment. Simulation provides a real-world business environment to support conventional course in higher education institutions. However, understanding student motivations and beliefs with ERP systems should produce effective and efficient ERP education. The TAM and Delone and Mclean IS success model are combined and extended in this study. This research examined the influence of individual factors and social factors toward usage intention and user satisfaction.

The researchers found that only usefulness, as an individual factor, significantly positively related to usage intention of students in the web-based ERP-simulated courses. This result is similar to researches by Choi et al. (2007), Muthitcharoen et al. (2011), and Wilson & Lindoo (2011) that students would realize benefits of the systems if they could download lecture materials anytime, anywhere, in or out of the classrooms. However, the students might perceive that the systems were hard to use. This phenomenon may be explained by several reasons. To illustrate, Kanthawongs et al. (2010) found that students who utilized web-based ERP-simulated classroom demonstrated significantly lower achievement than those who did not use the system because they lacked English language skills in interacting with the web-based ERP-simulated software. Moreover, Kwahk and Ahn (2010) revealed how the localization differences of ERP systems were likely to affect users’ usage intention the ERP systems. Since the ERP learning packages developed by Western countries, though based on good business models, may not fit the requirements of other regions. For example, the “misfit” examples should be recognized in the unique Asian context when adopting ERP systems, especially when the business models originated from Western practices (Soh, Kien, & Tay-Yap, 2000). To illustrate, Soh et al. (2000) suggested that the specific data, functional, and output issues were the basic categorization of misfits in the Asian context. National differences such as national cultures, languages, management styles, politics, regulations, and customs could affect the way of doing businesses in each country (Sheu, Chae, & Yang, 2004).



66

Interestingly, subjective norms, as a social factor, had the highest value of the

significant positive correlation with usage intention. Even though the simulator developed

by Western countries with only English languages on the screens, the students wanted

their friends, family members, and relatives to know that they were using it. It is

possible that the students prided products and services they received from the West.

The simulation can be viewed as symbol of modern, up-to-date, stylist classroom’s

content. Also, the students may recognize that the web-based ERP-simulated software

by SAP is the well-known world-wide business software brand; so that they want

their friends, family members, and relatives to know that they learned such software

in school.

Ease of use and computer self-efficacy do not show significant relationship

with usage intention. Word of mouth seemed to have negative effect toward usage

intention. It was possible that there were relationships among independent variables

namely subjective norms and word of mouth especially the high number of pearson

product moment correlation of 0.605** between the two variables. Also, word of mouth

is a suppressor variable shared the variance with the predictor variables (the independent

variables) and not with the criterion (dependent variable). So, the items may be refined.

In addition, there is a solid positive relationship between usage intention and

satisfaction. This finding is similar to previous researches that usage intention is known

to be a strong predictor of IS utilization in IS research (Venkatesh & Davis, 1996).

Interestingly, the emerging finding came from the comparison between correlations and

direct effect size of the computer self-efficacy on usage intention as well as word of

mouth on usage intention. The result of comparison revealed substantial significant

indirect effects from computer self-efficacy and from word of mouth on usage intention.

However, these results may not be accurate since multiple regression analysis entering

all 5 variables based on the first 5 hypotheses and another regression of user satisfaction

on usage intention based on the 6th hypothesis. Then, hierarchical stepwise regression

based on the full model of user satisfaction with usage intention as mediator was

further investigated. As a result, usefulness, computer self-efficacy, and word of mouth

had more direct effects than indirect effects via usage intention and user satisfaction


67

Based on the estimation of direct and indirect effects of the model, the proposed

new conceptual model was derived by adding positive relationships between usefulness

toward user satisfaction, ease of use and user satisfaction, computer self-efficacy and

user satisfaction, subjective norms and user satisfaction, as well as word of mouth and

user satisfaction. This findings is similar to the results from Calisir and Calisir (2004)

and Park and Lim (1999), which state that usability of interface could be viewed as

one of the variables that determine user satisfaction and usefulness could measure user

satisfaction with IS (Davis, 1969; Venkatesh & Davis, 1996).

Recommendations, Limitation, and Future Work In order to successfully introduce ERP into educational programs, universities’

executives and instructors should be open-minded to all “open,” proprietary IT, or

new tools to facilitate the ERP courses. Instructors of the web-based ERP-simulation

courses should be certain to explain to the students the usefulness of the system such

as downloading lecture material anytime, anywhere, in or out of the classrooms. The

teachers should be certain that their students know all resources such as receiving

immediate feedback to correct misunderstood materials (Wilson & Lindoo, 2011) so

that the students will use as well as be satisfied with the system. Universities executives,

instructors, software vendors should offer the most popular software for university’s

students because they like to communicate to their friends, family members, and

relatives that they learn such software at school. Also, once universities executives,

instructors, software vendors can gain students’ usage intention the systems, the students

should be able satisfied in using the system.

Although the findings of this study contribute to a better understanding of the

individual; and social factors that affect user usage intention and satisfaction with the

web-based ERP-simulated environment, there are several limitations to this research.

First regardless of the significance of the relationships between factors in the regression

model, the researchers cannot ignore that fact that these relationships may not apply

to some universities. The web-based ERP-simulated software may be limited to

universities in rural areas. First, the access codes and the textbook of the simulation



68

needed to be ordered and shipped from the US or Singapore, so the simulation

materials might not be arrived on time for the universities in rural areas to implement

it. Second, the use of the simulator requires high speed Internet and flash program.

So, universities with limited Internet accesses and apple hardware like iPhone or iPad

may not be able to it. It should be noted that the model variables explained 31% and

16% of the variance on usage intention and satisfaction respectively with the simulation.

That the large percentage of usage intention and satisfaction remain unexplained points

out that the need for additional research incorporating potential unmeasured variables

in this study. Due to the small number of sample size of 148, the factor loadings of

subjective norms and word of mouth may indicate some problem with construct validity.

Finally, a longitudinal research design is important to confirm the linkages among the

study variables.

REFERENCESAdeyinka, T., & Mutula, S. (2010). A proposed model for evaluating the success of

WebCT course content management system. Computers in Human Behavior,

26, 1795-1805.

Ahmed, H. M. S. (2010). Hybrid e-learning acceptance model: Learner perceptions.

Decision Sciences Journal of Innovative Education, 8(2), 313-346.

Alavi, M. (1994). Computer-mediated collaborative learning: An empirical evaluation.

MIS Quarterly, 14(2), 159-174.

Al-Khaldi, M. A., & Wallace, R. S. O. (1999). The influence of attitudes on personal

computer utilization among knowledge workers: The case of Saudi Arabia.

Information & Management, 31, 185-204.

Al-Mashari, M., & Al-Mudimigh, A. (2003). Enterprise resource planning: Taxonomy

of critical factor. European Journal of Operational Research, 2(146), 352-364.

Alvarez, R., & Urla, J. (2002). Tell me a good story: Using narrative analysis to

examine information requirements interviews during an ERP implementation.

ACM SIGMIS 33(1), 38-52.

Andriole, S. J. & Robert, E. (2008). Point/counterpoint: Technology curriculum for

the early 21st Century. Communication of ACM, 51(7), 27-32.


69

Ayyagari, R. (2011). Hands-on ERP learning: using Open ERP, an alternative to SAP.

Journal of Information Systems Education, 22(2), 123-132.

Blaikie, N. (2003). Analyzing quantitative data from description to explanation. London:

Sage.

Bok, D. (1986). Higher learning. Cambridge, MA: Harvard Business Press.

Bologa, R. (2009). Proceedings from ICCTD ‘09: Success factors for higher education

ERPs. International conference on computer technology and development.

Bueno, S., & Salmeron, J. L. (2008). TAM-based success modeling in ERP. Interacting

with Computers, 20(6), 515-523.

Calisir, F., & Calisir, F. (2004). The relation of interface usability characteristics,

usefulness, and ease of use to end-user satisfaction with enterprise resource

planning (ERP) systems. Computers in Human Behavior, 20(4), 505-515.

Choi, D. H., Kim, J., & Kim, S. H. (2007). ERP training with a web-based electronic

learning system: The flow theory perspective, International Journal of Human-

Computer Studies, 65(3), 223-243.

Davis, F. D. (1989). Usefulness, ease of use, and user acceptance of information

technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.

Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer

technology: A comparison of two theoretical models. Management Science,

35(8), 982-1003.

Delone, W. H., & McLean, E. R. (1992). Information systems success: The quest for

the dependent variable. Information Systems Research, 3, 60-95.

Eid, T. (2011). Key issues for technology and service providers: Enterprise application

software, Retrieved 20 January 2012, from http://my.gartner.com/resources/

211100/211194/key_issues_for_technology_an_211194.pdf?li=1

Gab, O., & Maedche, A. (2010). Teaching the transformation from classical on-premise

towards on-demand enterprise systems. Multikonferenz Wirtschaftsinformatik,

MKWI, Goettingen.

Goel, S., Kiran, R., & Garg, D. (2011). Impact of cloud computing on ERP implemen-

tations in higher education. International Journal of Advanced Computer Science

and Applications, 2(6), 146-148.



70

Hair, J., Anderson, R., Tatham, R., & Black, W. (1998). Multivariate data analysis

(5th Ed.). New Jersey, NJ: Prentice Hall.

Hawking, P., Foster, S., Ding, H. & Zhu, C. (2008). ERP education in china: The

tale of two paths. IFIP International Federation for Information Processing. 255,

893-905.

Jacobson, S., Shepherd, J., D’Aquila, M., & Carter, K. (2007). The ERP market sizing

report, 2006–2011. Market Service Report, AMR Research. Retrieved 20 January

2012, from http://www.gtm.sap.com/uk/solutions/business-suite/erp/pdf/

AMR_ERP_Market_Sizing_2006-2011.pdf

Kanthawongs, P., & Wongkaewpotong, O. (2010). A comparative study of students’

learning outcome in non web-based and web-based ERP-simulated classroom

environments. International Journal of Business Research. 10(2).

Kwahk, K.-Y., & Ahn, H. (2010). Moderating effects of localization differences on

ERP use: A socio-technical systems perspective. Computers in Human Behavior,

26(2), 186-198.

Lee, S. M. (2003). From the land of morning calm to ICT hotbed. Academy of

Management Executive, 17(2), 7-18.

Liang, H., Saraf, N., Hu, Q., & Xue, Y. (2007). Assimilation of enterprise systems:

The effect of institutional pressures and the mediating role of top management.

MIS Quarterly, 31(1), 59-87.

Lindoo, D., & Wilson J. L. (2010). Offering process-centric education by way of an

SAP simulator. Journal of Computing Sciences in Colleges, 26(2), 132-138.

Magal, S. R., & Word J. (2009). Essentials of business process and information systems.

Hoboken, New Jersey, NJ: John Wiley & Sons, Inc.

Miles, J., & Shevlin, M. (2001). Applying regression & correlation: A guide for

students and researchers. London: Sage.

Muthitcharoen, A., Palvia, P. C., & Grover, V. (2011). Building a model of technology

preference: The case of channel choices. Decision Sciences, 42(1), 205-237.

doi: 10.1111/j.1540-5915.2010.00306.x

Nunnally, C. (1978). Psychometric theory. New York, NY: McGraw-Hill.


71

Park, K. S., & Lim, C. H. (1999). A structured methodology for comparative evaluation

of user interface design using usability criteria and measures. International

Journal of Industrial Ergonomics, 23, 379–389.

Pedhazur, E. J. (1997). Multiple regressions in behavioral research: Explanation and

prediction. Stamford, CT: Thomson Learning.

Rajapakse, J., & Seddon, P. (2005). ERP adoption in developing countries in Asia:

A cultural misfit. Information Systems Journal. Retrieved 15 February 2009,

from http://gebennehmen.de/PLAYOUGH/ERP_vs_Culture.pdf

Rogers, E. M. (1995). Diffusion of innovations. New York, NY: Etates-Unis Free Press.

Scott, J. E., & Walczak, S. (2009). Cognitive engagement with a multimedia ERP

training tool: Assessing computer self-efficacy and technology acceptance.

Information & Management, 46(4), 221-232.

Seethamraju, R. (2011). Enhancing student learning of enterprise integration and

business process orientation through an ERP business simulation game. Journal

of Information Systems Education, 22(1), 19-29.

Sheu, C., Chae, B., & Yang, C. L. (2004). National differences and ERP implemen-

tation: Issues and challenges. Omega, 32(5), 361-371.

Sia, S. K., Tang, M., Soh, C., & Boh, W. F. (2002). Enterprise resource planning

(ERP) systems as a technology of power: Empowerment or panoptic control?

ACM SIGMIS, 33(1), 23-27.

Soh, C., Kien, S. S., & Tay-Yap, J. (2000). Cultural fits and misfits: is ERP a universal

solution? Communications of the ACM, 43(4), 47-51.

Szajna, B., & Scamell, R. W. (1993). The effects of information system expectations

on their performance and perceptions. MIS Quarterly, 17, 493-516.

Tandon, A., & Sharma, R. R. K. (2010). ERP implementation approach in defender

organizations: An empirical study. International Journal of Business Research,

10(2), 281-284.

Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology

acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2),

186-204.



72

Venkatesh, V., & Davis, F. D. (1996). A model of antecedents of ease of use:

Development and test. Decision Sciences, 27, 451-481.

Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, F. D., & Davis, G. B. (2003). User acceptance

of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27, 425-478.

Wilson, J., & Lindoo, E. (2011). Using SAP ERP software in online distance education.

J. Comput. Sci. Coll., 26(5), 218-224.

Yousefi, A. (2011). Analysis of ERP efficiency in real time monitoring system in the

context of value and performance. Doctor of Philosophy, Northcentral University,

Prescott Valley, Arizona.

73



A Production of Young Student Researchers with Full Awareness of Being Thai Through Cultural Tourism,

Chulalongkorn University Demonstration Elementary School

Kitipong Thientrakul

Tassanee Pholnuangma

Sumitra Thientrakul

ABSTRACT

The purposes of this research were 1) to produce young student researchers with full awareness of

being Thai through cultural tourism 2) to compare the learning achievement and full awareness of being

Thai of students between the experimental and the control groups 3) to study the experimental group students’

and their parent’s satisfaction towards cultural tourism and 4) to analyze and synthesize the students’

learning outcomes in young researcher production through cultural tourism instruction. The research design

was a mixed method research using a field experiment with control group and repeated measured design.

The samples consisted of 32 students Grade 6 students, Chulalongkorn University Demonstration

Elementary School, selected by screening tests and interview. The 6 research instruments were the

observational form, the achievement test, 3 sets of questionnaires, and students’ written diaries. Data were

analyzed using descriptive statistics, repeated measure analysis of variance, and content analysis and

synthesis of students’ leaning outcomes and values from diaries, the results of which were presented in terms

of story-telling.

The major findings were as follows: 1) The production of the experimental group students through

cultural tourism instruction resulted in 3 groups of being young student researchers: 4 students at the good

level, 7 students at the very good level, and 4 students at the extremely good level. 2) The average of learning

achievement outcome and full awareness of being Thai of the experimental group were significantly higher

than the control group. 3) The satisfaction toward cultural tourism instruction of the experimental group

students and their parents were high. And 4) the experimental group students’ learning were different

according to the different culture, and organized into 3 following groups based on the 3 provinces: Prachuap

Khiri Khan, Supanburi and Nakorn Rajsima, respectively as follows: a) being the young researchers had the

frequencies of the thinking process behaviors of 80, 52 and 85, which could be classified into 6, 7 and

9 methods, revealing learning of thinking as one with the highest frequency; b) the benefit to all and self

could be classified into 9, 9 and 10 dimensions, revealing conservation, and continuing transfer of Thai

wisdom and culture as ones with the highest frequency; and c) the moral learning outcome could be classified

into 8, 9 and 9 dimensions, revealing consciousness, love and kindness, and effort as ones with the highest

frequency.

Keywords: Being Thai, Cultural Tourism

74



การสรางนกวจยรนเยาวทตระหนกในความเปนไทยโดยการทองเทยวเชงวฒนธรรม

โรงเรยนสาธตจฬาลงกรณมหาวทยาลย ฝายประถม

กตพงษ เทยนตระกล ทศนย ผลเนองมา

สมตรา เทยนตระกล

บทคดยอ

การวจยนมวตถประสงค คอ 1) เพอสรางนกวจยรนเยาวทตระหนกในความเปนไทยโดยการจด การเรยนการสอนทใชกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรมเปนหลก 2) เพอศกษาเปรยบเทยบสมฤทธผลทางการเรยนร และความตระหนกในความเปนไทย ระหวางนกเรยนในกลมทดลอง และกลมควบคม 3) เพอศกษาความพอใจของนกเรยนในกลมทดลอง และของผปกครอง ตอการทองเทยวเชงวฒนธรรม และ 4) เพอวเคราะห และสงเคราะหผลการเรยนรของนกเรยนจากการสรางนกวจยรนเยาวโดยการจดการเรยนการสอนทใชกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรม แบบแผนการวจยเปนการวจยผสมวธ (mixed method research) ดÓเนนการวจยโดยใชการทดลองภาคสนาม มกลมควบคมและมการวดซÓ ใชเวลา 2 ภาคเรยนตดตอกน กลมตวอยางเปนนกเรยนระดบชนประถมศกษาปท 6 ของโรงเรยนสาธตจฬาลงกรณมหาวทยาลย ฝายประถม จÓนวน 32 คน ไดมาจากการคดเลอกดวยการสอบและการสมภาษณ เครองมอวจยม 6 ชด ประกอบดวย แบบสงเกต แบบทดสอบ แบบสอบถาม 3 ชด สมดบนทกของนกเรยน การวเคราะหขอมลใชสถตบรรยาย การวเคราะหความแปรปรวนแบบวดซÓ การวเคราะหและสงเคราะหผลการเรยนรและคณคาจากสมดบนทกโดยการวเคราะหเนอหา และเสนอผลแบบเรองเลา

ขอคนพบทสÓคญมดงน 1) การพฒนานกเรยนกลมทดลองดวยการทองเทยวเชงวฒนธรรม ใหเปนนกวจยรนเยาวระดบด 4 คน ระดบดมาก 7 คน และระดบดมากทสด 4 คน 2) คาเฉลยสมฤทธผล การเรยนรและความตระหนกในความเปนไทย ของนกเรยนกลมทดลองสงกวากลมควบคมอยางมนยสÓคญทางสถต 3) ความพอใจตอการทองเทยวเชงวฒนธรรม ของนกเรยนกลมทดลองและผปกครองอยในระดบมาก และ 4) ผลการเรยนร ของนกเรยนกลมทดลอง แยกเปน 3 หมวดหม เรยงตามสถานททองเทยวเชงวฒนธรรมจงหวดประจวบครขนธ สพรรณบร และนครราชสมา คอ ก) การเปนนกวจยรนเยาว มความถของกระบวน การคดทแสดงพฤตกรรมความเปนนกวจยเทากบ 80, 52 และ 85 แยกเปนวธคด 6, 7 และ 9 ดาน ดานทมความถสงสด คอ การเรยนรการคด ข) ประโยชนตอสวนรวมและตอตนเอง แยกเปน 9, 9 และ 10 ดาน ดานทมความถสงสด คอ การอนรกษ การสบสานภมปญญาและวฒนธรรมไทย และ ค) ผลการเรยนรดานคณธรรม แยกเปน 8, 9 และ 8 ดาน ดานทมความถสงสด คอ สมาธและสต ความรกและเมตตา และความพยายาม ตามลÓดบ

คÓสÓคญ: ความเปนไทย, การทองเทยวเชงวฒนธรรม

◆ กตพงษ เทยนตระกล ทศนย ผลเนองมา และ สมตรา เทยนตระกล ◆

75

ความสÓคญและทมาของหวขอการวจย ในสถานการณปจจบนจะพบวาประเทศไทยกÓลงเผชญกบปญหาการเปลยนแปลงทาง

ดานลบเกยวกบวฒนธรรมตามกระแสความเจรญทางวตถและการมชวตอยในระบบบรโภคนยม

ซงสงผลกระทบตอความคงอยของจารตประเพณ และวฒนธรรมทบรรพบรษสรางสมมาในอดตจะ

คอยๆ สญหายไป เพราะขาดการอบรมสงสอนเยาวชนใหเกดความตระหนกและเหนคณคาของ

วฒนธรรมไทย สถานศกษาจงตองมบทบาทสÓคญในการจดการ ศกษาทเนนนกเรยนเปนสÓคญ

ใหเยาวชนไทยเหนคณคา รกวฒนธรรม และตระหนกในความเปนคนไทยใหมากขน

โรงเรยนสาธตจฬาลงกรณมหาวทยาลย ฝายประถม สนบสนนและสงเสรมใหคณาจารย

จดการเรยนการสอนทเนนนกเรยนเปนสÓคญไดอยางเสร ผวจยจงเปดวชาเลอกเสร “ตามรอย

อารยธรรมไทย” ใหนกเรยนระดบชนประถมศกษาปท 6 เพอทจะปลกฝงความเปนคนไทยใหนกเรยน

และสรางความตระหนกในความเปนไทยดวยการนÓนกเรยนไปทองเทยวเชงวฒนธรรมในสามจงหวด

ทเปนตวแทนของภาคตางๆ ในประเทศ คอ จงหวดประจวบครขนธ จงหวดสพรรณบร และจงหวด

นครราชสมา สวนภาคเหนอนนไดใหนกเรยนชมการจดนทรรศการทจฬาลงกรณมหาวทยาลยและ

ในภาคกลางไดจดใหนกเรยนไปชมพระราชวงพญาไท ศกษาวธการทÓขนมไทยจากวทยากร ศกษา

วถชวตของคนในชมชนใกลโรงเรยน เปนตน ผวจยเชอวาการจดการเรยนการสอนวชา “ตามรอย

อารยธรรมไทย” ทใชกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรมเปนหลกจะมผลทÓใหนกเรยนมสมฤทธผล

ทางการเรยนรสง มความตระหนกในความเปนไทยเพมมากกวานกเรยนทไมไดเรยน ดงท อทธเดช

นอยไม (2547) ไดสรปแนวคดในดานการจดทศนศกษาไววา “การจดทศนศกษาเปนการหาความร

ทเปนประสบการณตรง ทชวยสงเสรมการเรยนรตามสภาพจรงแกผเรยน (authentic learning) ทเนน

ใหผเรยนรเรองราวตางๆทเกดขนจรงบนโลก และมสวนสÓคญทชวยใหผเรยนไดพฒนาทกษะการคด

และปลกฝงคานยมและทศนคตทดตอสงทพบเหน” และ Assaraf และ Orion (2010). ไดสรปวา

“การเรยนการสอนโดยการจดกจกรรมการเรยนรผานกระบวนการทศนศกษา ทมการวางแผนและ

บรหารจดการทดสามารถสงเสรมการพฒนาทกษะการคดใหแกนกเรยนอยางเปนรปธรรมได”

ผวจยจดการเรยนการสอนวชา “ตามรอยอารยธรรมไทย” โดยใชกระบวนการสอนแบบ

การสรางนกวจยรนเยาว คอ การฝกทกษะกระบวนการคด การสบคนขอมลจากฐานขอมล การสÓรวจ

ตรวจสอบ บนทกขอมล วเคราะหและสรปผล และนÓเสนอผลงาน ซงวธการเหลานลวนเปนทกษะ

และพนฐานของการเรยนรตลอดชวต ดงท ทศนา แขมมณ (2548) ไดใหคÓจÓกดความของการนÓ

กระบวนการวจยมาใชในกระบวนการเรยนรวา “เปนการจดการเรยนรโดยเนนกระบวนการการวจย

หรอใชกระบวนการทางวทยาศาสตร หรอกระบวนการสบสอบในศาสตรทเกยวของกบเรองทวจย

โดยการดÓเนนการแสวงหาความรใหมหรอคÓตอบทเชอถอได” และ ไพฑรย สนลารตน (2547)

◆ การสรางนกวจยรนเยาวทตระหนกในความเปนไทยโดยการทองเทยวเชงวฒนธรรม ◆


76

กลาวถงในกระบวนการเรยนการสอนแบบเนนการวจย (Research - based) ไววา จดมงหมายของ

การสอนแบบเนนการวจยคอใหผเรยนรจกทจะไปตงคÓถามเอง รจกยกประเดนปญหาใหรจกวเคราะห

ปญหาทเผชญเอง และในทสดผเรยนกรจกวธทจะไดมาซงคÓตอบเอง แลวเรยนรทจะวเคราะห

พจารณา แลวประเมนหาคÓตอบใหมตอไป ผวจยคาดหวงวาการจดการเรยนการสอน วชา “ตามรอย

อารยธรรมไทย” จะสรางนกวจยรนเยาวทตระหนกในความเปนไทยไดอยางแนนอน

วตถประสงคของการวจย การวจยครงนมวตถประสงคเพอสรางนกวจยรนเยาวทตระหนกในความเปนไทยโดยการ

ทองเทยวเชงวฒนธรรม ในการจดการเรยนการสอนวชาเลอกเสร “ตามรอยอารยธรรมไทย” สÓหรบ

นกเรยนชนประถมศกษาปท 6 โรงเรยนสาธตจฬาลงกรณมหาวทยาลย โดยมวตถประสงคยอย ดงน

1. เพอสรางนกวจยรนเยาว ทตระหนกในความเปนไทย โดยการจดการเรยนการสอนทใช

กจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรมเปนหลก

2. เพอศกษาเปรยบเทยบสมฤทธผลทางการเรยนร และความตระหนกในความเปนไทย

ระหวางนกเรยนในกลมทดลองและกลมควบคม

3. เพอศกษาความพอใจของนกเรยนในกลมทดลอง และของผปกครองตอการทองเทยว

เชงวฒนธรรม

4. เพอวเคราะหและสงเคราะหผลการเรยนรของนกเรยนจากการสรางนกวจยรนเยาว

โดยการจดการเรยนการสอนทใชกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรม

ขอบเขตของการวจย การวจยครงนมขอบเขตการวจยดานระยะเวลาในการดÓเนนการทดลอง เพอดÓเนนการจด

การเรยนการสอน วชาเลอกเสร “ตามรอยอารยธรรมไทย”ดวยการทองเทยวเชงวฒนธรรม 3 จงหวด

รวม 16 แหลงเรยนร เปนเวลา 1 ปการศกษา (ปการศกษา 2549) โดยมชวโมงการบรรยายสปดาหละ

1 ชวโมง ตอภาคการศกษา รวม 18 ชวโมง/ภาคการศกษา รวมทงสน 36 ชวโมง/ปการศกษา

และมชวโมงภาคปฏบตกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรม จÓนวน 2 ครง ตอภาคการศกษา

จดกจกรรมในวนเสาร-อาทตย ของสปดาหท 15 แตละภาคการศกษา รวม 28 ชวโมง/ภาคการศกษา

รวมทงสน 56 ชวโมง/ปการศกษา

เอกสารและงานวจยทเกยวของ และกรอบแนวคดในการวจย จากการศกษาเอกสารและงานวจย ทเกยวของกบการเสรมสรางความตระหนกในความเปน

ไทย และการจดทศนศกษา/การทองเทยวเชงวฒนธรรม ผวจยสรปสาระได 2 ประการ ประการแรก


77

จากงานวจย ของธดา สบรรณาท (2544) สรมา ภญโญอนนตพงษ (2545) แผนพฒนาผเรยน

โรงเรยนบานโคกยาง อÓเภอกนตง จงหวดตรง (2552) และ “รายการโทรทศนคร สÓนกงาน

คณะกรรมการอดมศกษา (2554) Lord (1999) และ Lorshuk (2008) สรปไดวา การเสรมสราง

ความตระหนกในความเปนไทย จะไดผลดเมอใชแนวคดทศนศกษา/การทองเทยวเชงวฒนธรรม

เปนหลก เพอใหนกเรยนไดศกษาดวยประสบการณตรงจากแหลงเรยนรหลากหลาย นกเรยนสามารถ

ฝกการปรบตว ฝกการทÓงานเปนทม ชวยเหลอซงกนและกน ฝกการคดหลายแบบ และสรางนสย

ใฝเรยนใฝรศกษาตอเนองดวยตนเอง คณคาทนกเรยนไดรบทสÓคญคอ การไดเรยนรจากประสบการณ

ตรงและสามารถพฒนากระบวนการคดและการเรยนร นกเรยนมระเบยบวนย ตรงตอเวลาและม

มนษยสมพนธ เกดความเพลดเพลน ประการทสอง ความตระหนกในความเปนไทย เปนจตพสย

แบบหนง และควรตองใชแนวคดการพฒนาดานจตพสย ของ Bloom (1956 อางใน ทศนา แขมมณ,

2545; Bloom, Hasting & Madaus (1971) ซงมงใหผเรยนเกดการเรยนรตามลÓดบขนการพฒนา

การเรยนรรวม 5 ขนตอน คอ ขนรบร ขนตอบสนอง ขนเหนคณคา/ประโยชน ขนจดระบบ

และขนสรางลกษณะนสย ในแตละขนตอนตองมการพฒนาใหผเรยนสามารถสงเกต วเคราะห

ประเมนคณคา จดระเบยบคณธรรมจรยธรรมรวมทงคานยมทดงาม และสรางลกษณะนสยทม

คณธรรมจรยธรรมทดงาม

การพฒนาผเรยนเพอเสรมสรางความตระหนกในความเปนไทยทกลาวขางตน มลกษณะ

ใกลเคยงกบการพฒนาความเปนนกวจยรนเยาว ดงจะเหนไดจากเอกสารและงานวจยหลายเรอง

ไดแกเอกสารของ มลนธพฒนาและสงเสรมผมความสามารถพเศษทางวทยาศาสตรและเทคโนโลย

(พสวท). (2553) เนนการพฒนาโดยใชหลกการใหผเรยนหาขอมลเชงประจกษดวยตนเอง เพอใหเกด

ความเขาใจสาเหต สภาพปญหาและนÓไปสวธแกปญหาได งานวจยของ Lucas และ Wood (2007)

เปนการพฒนาโดยใชการฝกทกษะการทÓงานเปนทม การฝกออกแบบโครงการวจย การเรยนรจรยธรรม

ของนกวจย การลงมอปฎบตการวจย และการเสนอผลการวจยตอเพอน งานวจยของ Skirrow

(2007) เปนการพฒนาโดยการฝกทกษะการรสารสนเทศจากการคนควาในหองสมด การเรยบเรยง

ความคด และจดทÓรายงาน และงานวจยของ Sahhuseyinoglu และ Akkoyonlu (2010) เปนการ

สอนทกษะการวจย (research skills) ใหกบนกเรยนประถมศกษา เกรด 3-5 ดานการตงคÓถาม

วจยจากคÓถามในชวตประจÓวน การสบคนเพอหาคÓตอบ การรวบรวมขอมลหรอการสงเกตจาก

สภาพเหตการณจรง การวเคราะห และขยนรายงานสรป ผลจากงานวจยดงกลาวแสดงใหเหนวา

นอกจากนกเรยนจะมผลสมฤทธทางการเรยนดขนแลว ยงมความเปนนกวจยเพมขนดวย

จากผลการศกษาเอกสารและงานวจยทเกยวของขางตน ผวจยจงสรางกรอบแนวคดในการวจย

ทแสดงใหเหนวา การจดการเรยนการสอนวชาเลอกเสร “ตามรอยอารยธรรมไทย” ทใชกจกรรม



78

การทองเทยวเชงวฒนธรรมเปนหลก เพอสรางนกวจยรนเยาวทตระหนกในความเปนไทย มผลทÓให

นกเรยนมสมฤทธผลทางการเรยนรสง มความตระหนกในความเปนไทยเพมมากกวานกเรยนท

ไมไดเรยน นกเรยนและผปกครองมความพอใจตอการทองเทยวเชงวฒนธรรม และผลการเรยนร

จากการสรางนกวจยรนเยาวทง 3 ดาน คอ ดานทกษะการเปนนกวจยรนเยาว ดานการเรยนร

เรองประโยชนตอสวนรวม และดานคณธรรม จะมคาสงกวาเกณฑทกÓหนดในการเรยนการสอน

ทงนผวจยกÓหนดแนวทางการจดการเรยนการสอนวชา “ตามรอยอารยธรรมไทย” ทใชกจกรรม

การทองเทยวเชงวฒนธรรม ตามหลกการของสมน อมรววฒน (2545) ดงน 1) การเรยนรเกดขน

ไดกบทกคนทกเวลา และทกสถานท 2) แหลงเรยนรในชมชนมอยมากมาย การคดสรรแหลงเรยนร

ทเหมาะสมทÓใหเกดการเรยนรไดหลายดาน เชน ประวตความเปนมา วถชวต การทÓมาหากน

ประเพณ ศลปะและวฒนธรรม พธกรรม สงแวดลอมและการอนรกษ 3) การเรยนรทดเกดจาก

การวเคราะหและการสรางความเชอมโยงประสบการณตรงทไดรบกบผลการเรยนรทมกอนหนาน

4) การเรยนรจากประสบการณตรงในแหลงเรยนรตามธรรมชาตในชมชน เปนกระบวนการเรยนรท

ผเรยนไดเรยนอยางมความสข มโอกาสไดฝกทกษะพนฐานของการเปนนกวจย รวมทงไดใชความร

เปนประโยชนในการวเคราะหเปรยบเทยบ และการสงเคราะหความร ดงภาพแสดงกรอบแนวคด

ในการวจยตอไปน

การสรางนกวจยรนเยาวทตระหนกในความเปนไทย โดยการจดการเรยน การสอนวชาเลอกเสร “ตามรอยอารยธรรมไทย” ทใชกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรมเปนหลก

สมฤทธผลทางการเรยนร

ความตระหนกในความเปนไทย

ผลการเรยนรจากการสรางนกวจยรนเยาว- ดานทกษะการเปนนกวจยรนเยาว- ดานการเรยนรเรองประโยชนตอสวนรวม- ดานคณธรรม

ความพอใจตอการทองเทยวเชงวฒนธรรม ของนกเรยนและผปกครอง

ภาพ 1 กรอบแนวคดในการวจย


79

สมมตฐานวจย จากการศกษาเอกสารและงานวจยทเกยวของ และกรอบแนวคดในการวจยดงภาพขางตน

ผวจยไดกÓหนดสมมตฐานวจย ดงน

1. สมฤทธผลทางการเรยนร และความตระหนกในความเปนไทยของนกเรยนกลมทดลอง

โดยเฉลยสงกวานกเรยนกลมควบคม

2. ความพอใจของนกเรยนในกลมทดลอง และของผปกครองตอการทองเทยวเชงวฒนธรรม

โดยเฉลยอยในระดบ “มาก” ตามเกณฑทกÓหนด

3. การสรางนกวจยรนเยาว โดยการจดการเรยนการสอนทใชกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรม

ทÓใหนกเรยนมผลการเรยนรทง 3 ดาน คอ ดานทกษะการเปนนกวจยรนเยาว ดานการเรยนรเรอง

ประโยชนตอสวนรวม และดานคณธรรม มคาสงกวาเกณฑทกÓหนด

การดÓเนนการวจย การวจยครงน เปนการวจยและพฒนา แบบผสมวธ (mixed-method research) ทมการ

รวบรวมและการวเคราะหขอมลทง 2 แบบ คอ ขอมลเชงปรมาณ และขอมลเชงคณภาพ เพอใหได

ผลการวจยตรงตามวตถประสงควจยทกÓหนด ผวจยใชแผนแบบการวจยเชงทดลองแบบมกลมควบคม

ประชากรและกลมตวอยาง ประชากรทใชในการวจย คอ นกเรยนชนประถมศกษาปท 6 ของโรงเรยนสาธตจฬาลงกรณมหาวทยาลย ฝายประถม กลมตวอยางในการวจยประกอบดวย

นกเรยนชนประถมศกษาปท 6 ทลงทะเบยนเรยนวชาเลอกเสร “ตามรอยอารยธรรม” กลม 1

ตลอดปการศกษา 2549 และผานระบบการคดเลอกโดยการสอบภาคทฤษฎ และการสมภาษณ

จÓนวน 30 คน แบงเปน กลมทดลอง 15 คน และกลมควบคม 15 คน โดยการสมแบบงาย

ตวแปรในการวจย ตวแปรในการวจยม 2 ประเภท ดงน

1. ตวแปรจดกระทÓ (treatment) ไดแก กระบวนการสรางนกวจยรนเยาวเพอสงเสรมความ

ตระหนกในความเปนไทยจากการทองเทยวเชงวฒนธรรม

2. ตวแปรตาม ม 4 ตวแปร/ประเดน ไดแก ก) ความตระหนกในความเปนไทย ข) ผล

สมฤทธทางการเรยนร ค) ความพอใจของนกเรยนและผปกครองตอการทองเทยวเชงวฒนธรรม และ

ง) ผลการเรยนรดานพฤตกรรมการเปนนกวจยรนเยาว และความตระหนกในความเปนไทย

เครองมอวจย เครองมอทใชในการวจย แบงเปน 2 ประเภท ดงน

1) เครองมอวจยสÓหรบการสรางนกวจยรนเยาวทตระหนกในความเปนไทย โดยการจด

การเรยนการสอนวชาเลอกเสร “ตามรอยอารยธรรมไทย” ทใชกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรม



80

เปนกจกรรมหลก ประกอบดวย ก) โครงการทองเทยวเชงวฒนธรรม วชาตามรอยอารยธรรมไทย

ข) ประมวลรายวชาตามรอยอารยธรรมไทย ซงผานการอนมตจากคณะกรรมการดÓเนนงานของ

โรงเรยนแลว ค) แผนการจดการเรยนรวชาตามรอยอารยธรรมไทย (เฉพาะแผนฯทเปนการทองเทยว

เชงวฒนธรรม) รวม 5 แผน ซงเปนการทองเทยวเชงวฒนธรรมเพอเรยนรจากแหลงการเรยนร

รวม 3 จงหวด ดงน แหลงเรยนร 5 แหลง ในจงหวดประจวบครขนธ คอ ก) ชมชนตลาดคลองวาฬเนนการเรยนรวถชวตชมชน อาหารพนเมอง และการตกบาตร ข) พระราชนเวศนมฤคทายวน

เนนการเรยนรประวตศาสตร และศลปะ ค) ศนยวจยและพฒนาประมงชายฝงเนนการเรยนรเรอง

การอนรกษหอยมอเสอ ง) ศนยศกษาวทยาศาสตรนานาชาตสรนธรเนนการเรยนรเรองปาชายเลน

และ จ) ศนยศกษาการพฒนาหวยทรายอนเนองมาจากพระราชดÓรเนนการเรยนรหลกปรชญา

เศรษฐกจพอเพยง แหลงเรยนร 6 แหลง ในจงหวดสพรรณบร คอ ก) พพธภณฑควายเนนการ

เรยนรเรองการทÓนาจากประสบการณตรง ข) พพธภณฑอทองเนนการเรยนรศลปโบราณวตถ

ค) วดพระศรมหาธาตเนนการเรยนรเรองพทธศาสนา ง) วงมจฉาเนนการเรยนรเรองการอนรกษ

สงแวดลอมและคณธรรม จ) พระบรมราชานสาวรยยทธหตถเนนการเรยนรเรองความเปนไทย

และ ฉ) ตลาดในเมองสพรรณบรเนนการเรยนรเรองชวตความเปนอย และแหลงเรยนร 5 แหลง

ในจงหวดนครราชสมา คอ ก) รานอาหารพนเมองชอ “รานตะโขง 3” เนนการเรยนรอาหาร

พนเมอง ข) บานหนองบวคÓเนนการเรยนรอาชพทอผาไหมและการเลยงหนอนไหม ค) ปราสาทหน

พมายเนนการเรยนรความเปนไทย และประวตศาสตร และ ง) บานปรางคศลาเนนการเรยนรงาน

ศลปะเชงสรางสรรคจากหนทราย และ จ) โรงพยาบาลอภยภเบศรเนนการเรยนรเรองประวตศาสตร

และสมนไพรไทย

2. เครองมอวจยสÓหรบการรวบรวมขอมล ประกอบดวยเครองมอรวม 6 ชด คอ แบบสงเกต

พฤตกรรมการเปนนกวจย แบบทดสอบวดสมฤทธผลทางการเรยนร แบบสอบถามความตระหนก

ในความเปนไทย แบบสอบถามความพอใจตอการทองเทยวเชงวฒนธรรมสÓหรบนกเรยน

แบบสอบถามความพอใจตอการทองเทยวเชงวฒนธรรมสÓหรบผปกครอง สมดบนทกของนกเรยน

และแนวทางการวเคราะหคณคา ดงลกษณะเครองมอและคณภาพเครองมอดงตอไปน


81

ตาราง 1 เครองมอวจยสÓหรบรวบรวมขอมล ลกษณะเครองมอ และคณภาพเครองมอ

ประเภทเครองมอ ลกษณะเครองมอ คณภาพเครองมอ

1. แบบสงเกตพฤตกรรมการเปน นกวจย

แบบสงเกตพฤตกรรมการเปนนกวจย สรางตามแนวคดของทศนา แขมมณและคณะ (2540) ระบลกษณะนสยทเอออÓนวยใหเกดความคด วดดวยการบนทกผลการประเมนพฤตกรรมของนกเรยน 8 ดาน คอ 1)ใจกวางและเปนธรรม 2) มสมาธด 3) ชางวเคราะหและผสมผสาน 4) มความพรอมในการทÓงานของสมองด 5) มความกระตอรอรน ใฝร 6) ขยน ตอสและอดทน 7) มนใจในตนเอง 8) มความนารก นาคบ

ผานการประเมนความเหมาะสม ของภาษา โดยผชÓนาญการ คาความเทยง = .81

2. แบบทดสอบ วดสมฤทธผลทาง การเรยนร

แบบทดสอบวดสมฤทธผลทางการเรยนร ทผวจยสรางเอง แบบอตนยชนดตอบคÓถามสนๆ รวม 5 ดาน จÓนวน 80 ขอ คอ ก) ขนมไทย 10 ขอ ข) พระราชวงพญาไท 10 ขอ การเรยนรความเปนไทย ค) ทสพรรณบร 20 ขอ ง) ทประจวบครขนธ 20 ขอ และ จ) ทนครราชสมา 20 ขอ

ผานการประเมนคณภาพ โดยผชÓนาญการ 3 ทาน

3. แบบสอบถามความตระหนก ในความเปนไทย

แบบสอบถามขนดมาตรประเมนคา 5 ระดบ คอ 5 = เหนดวยอยางยง 4 = เหนดวย 3 = ไมแนใจ 2 = ไมเหนดวย 1 = ไมเหนดวยอยางยง วดแยกเปน 2 ดาน คอ 1) การเกดประโยชนตอสวนรวมและไดความรตอตนเอง เชน จตสÓนกตอสวนรวม ความตระหนกในความสÓคญของสถาบนพระมหากษตรย ศาสนา การเหนคณคาและอนรกษสงแวดลอม/วฒนธรรม/อารยธรรม และ 2) คณธรรม ตามกระแสพระราชดÓรส ในพระบาทสมเดจพระเจาอยหว 4 ดาน คอ ก) ความเปนกลยาณมตร ความรกและความเมตตา ความกตญญ ความมนÓใจเออเฟอ ความเคารพผอาวโส ความสภาพเรยบรอย ความสามคค ข) ความอดทน ความพยายาม ความรบผดชอบตอหนาท ค) ความซอสตยสจรต ความมระเบยบวนย การปฏบตตามกฏเกณฑขอตกลง ความยตธรรม และ ง) การมสมาธและมสตสมปชญญะ ความไมประมาท ความพอเพยง ความมเหตผล และการมภมคมกนทด รวม 20 ขอ

ผานการประเมนคณภาพ โดยผชÓนาญการ 3 ทาน และใชกบนกเรยนทไมใช กลมตวอยาง 15 คน คาความเทยง = .84

4. แบบสอบถามความพอใจตอการ ทองเทยวเชงวฒนธรรม สÓหรบนกเรยน

แบบสอบถามขนดมาตรประมาณคา 3 ระดบ คอ 3 = พอใจมาก 2 = พอใจ 1 = ควรปรบปรง สอบถามถามความพอใจตอการทองเทยวเชงวฒนธรรม 2 ดาน คอ ดานความรทไดรบและดานการบรหารจดการ รวม 20 ขอ


5. แบบสอบถามความพอใจตอการ ทองเทยวเชงวฒนธรรม สÓหรบผปกครอง

แบบสอบถามขนดมาตรประมาณคา 3 ระดบ คอ 3 = พอใจมาก 2 = พอใจ 1 = ควรปรบปรง สอบถามถามความพอใจตอการทองเทยวเชงวฒนธรรม ดานการบรหารจดการ รวม 10 ขอ และแบบสอบถามปลายเปดใหแสดงความคดเหน/ขอเสนอแนะ


6. สมดบนทกของนกเรยน และแนวทางการวเคราะหคณคา

คÓชแจงสÓหรบนกเรยนในการจดทÓสมดบนทกสาระและความคดเหน ความรสกจากการทองเทยวเชงวฒนธรรม และแนวทางการวเคราะหคณคาจากสมดบนทกของนกเรยน 3 ดาน คอ ดานทกษะการเปน นกวจย ดานการเรยนรเพอประโยชนตอสวนรวม และดานคณธรรม




82

การรวบรวมและการวเคราะหขอมล ผวจยดÓเนนการสอนตามโครงการจดการทองเทยวเชงวฒนธรรม 3 โครงการ ประมวล

รายวชา และแผนการจดการเรยนร 5 แผน ระหวางวนท 10 มถนายน พ.ศ. 2549 ถงวนท 27

กมภาพนธ พ.ศ. 2550 โดยรวบรวมขอมลระหวางสอนแตละแผน รวม 5 ครง จากนนผวจยนÓขอมล

ทรวบรวมไดมาตรวจสอบความสมบรณและเตรยมไฟลขอมล การวเคราะหขอมลใชสถตบรรยาย

การวเคราะหความแปรปรวนแบบวดซÓ การวเคราะหและสงเคราะหผลการเรยนรและคณคาจาก

สมดบนทก ดวยการวเคราะหเนอหา (content analysis) และนÓเสนอในรปแบบเรองเลา (stories

telling)

ผลการวเคราะหขอมล ผวจยเสนอผลการวเคราะหขอมลตามวตถประสงคการวจย เปนรายงานรวม 4 หวขอ

ดงตอไปน

1. ผลการสรางนกวจยรนเยาวทตระหนกในความเปนไทย ผลการวจยไดโครงการจดการทองเทยวเชงวฒนธรรม 3 โครงการ ประมวลรายวชา และแผนการจดการเรยนร 5 แผน

โดยผวจยไดนÓไปใชสอนจรงเปนเวลา 1 ปการศกษา (ปการศกษา 2549) ผลการจดการเรยนการสอน

ในภาพรวมสรปไดวา นกเรยนกลมทดลองทกคนมการพฒนาดานความตระหนกในความเปนไทย

และทกษะการเปนนกวจยรนเยาว และผลสมฤทธทางการเรยนอยในระดบทนาพอใจและผานเกณฑ

สามารถจÓแนกพฤตกรรมการเปนนกวจยรนเยาวของนกเรยนตามระดบคะแนนไดเปน 3 กลม คอ

กลมท 1 เปนนกวจยรนเยาวระดบด จÓนวน 4 คน กลมท 2 เปนนกวจยรนเยาวระดบดมาก

จÓนวน 7 คน และกลมท 3 เปนนกวจยรนเยาวระดบดมากทสด จÓนวน 4 คน

2. ผลการวเคราะหเปรยบเทยบความตระหนกในความเปนไทย ทกษะการเปนนกวจย สมฤทธผล ระหวางกลมทดลองและกลมควบคม เนองจากการสงเกตพฤตกรรมในการวจยครงน เปนการสงเกตและประเมนพฤตกรรมของผวจยในฐานะผสอน 3 คน จงตองมการตรวจสอบความ

สอดคลองระหวางผลการประเมนโดยผวจยทง 3 คน ดวยการวเคราะหความแปรปรวนแบบวดซÓ

ผลการตรวจสอบพบวา ผลการประเมนระหวางผวจยทงสามคน จากการเปรยบเทยบ 3 ค แตกตางกน

อยางไมมนยสÓคญทางสถต คอ “กตตพงษ-ทศนย” มคา F = .220, p = .804 “ทศนย-เกรยงไกร”

มคา F = 2.041, p = .150 และ “เกรยงไกร-กตตพงษ” มคา F = 3.038, p = .065 ผวจย

จงนÓผลการประเมนจากผประเมนทงสามคนมาเฉลยใหไดตวแปรตาม จากนนจงวเคราะหเปรยบเทยบ

คาเฉลยของตวแปรตามระหวางกลมทดลองและกลมควบคมดวย สถตทดสอบ ‘ท’ (t-test) ผลการ

วเคราะหเบองตนพบวา คาเฉลยสมฤทธผลของนกเรยนของกลมทดลองทงในจงหวดสพรรณบร และ


83

นครราชสมา มคาเทากบ 17.13 และ 17.30 คะแนน สงกวากลมควบคม ซงมคาเฉลยเทากบ 13.63

และ 13.60 คะแนน ผลการทดสอบดวย t-test แบบความแปรปรวนของตวแปรตามแตกตางกน

อยางไมมนยสÓคญ สรปไดวา คาเฉลยคะแนนสมฤทธผลของประชากรนกเรยนกลมทดลอง สงกวา

กลมควบคมอยางมนยสÓคญทางสถต ทระดบ 0.05 แสดงวาการเรยนการสอนโดยการทองเทยว

เชงวฒนธรรม มผลทÓใหคะแนนสมฤทธผลของประชากรนกเรยนกลมทดลอง สงมากกวาการเรยน

การสอนในชนเรยนของประชากรนกเรยนในกลมควบคม ซงเปนการยนยนสมมตฐานวจยขอแรก

ดงตารางตอไปน

ตาราง 2 ผลการทดสอบความแปรปรวนและคาเฉลยคะแนนสมฤทธผลระหวางกลมทดลอง/ควบคม

จงหวด Type N Mean SD Levene’s Test t df p

สพรรณบร 1 = กลม c ทดลอง 15 17.13 1.17 F = 1.216; p = .279

6.152 28 .000

2 = กลม e ควบคม 15 13.63 1.86

นครราชสมา 1 = กลม c ทดลอง 15 17.30 1.67 F = 0.299; p = .589

5.716 28 .000

2 = กลม e ควบคม 15 13.60 1.87

3. ผลการวเคราะหความพอใจของนกเรยนตอกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรม ผลการวเคราะหโดยใชคาเฉลยระดบความพอใจ และการแปลความหมายตามเกณฑทกÓหนด

สรปผลการวเคราะหแจกเปน 2 ตอน ตอนแรก นกเรยนกลมทดลองสรปไดวา ก) ระดบความพอใจ

ตอกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรมทจงหวดประจวบครขนธ ดานการบรหารจดการ สวนใหญ

อยในระดบปานกลาง สวนดานกระบวนการเรยนร อยในระดบมาก ข) ระดบความพอใจตอกจกรรม

การทองเทยวเชงวฒนธรรมทจงหวดสพรรณบร ทงดานการบรหารจดการ และดานกระบวนการเรยนร

อยในระดบมาก และ ค) ระดบความพอใจตอกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรมทจงหวดนครราชสมา

ดานการบรหารจดการและกระบวนการเรยนรคละกน โดยอยในระดบปานกลางถงมาก ตอนทสอง

กลมผปกครองนกเรยนสรปไดวา ก) ระดบความพอใจของผปกครอง ตอกจกรรมการทองเทยว

เชงวฒนธรรมทจงหวดประจวบครขนธ ในดานการบรหารจดการ อยในระดบปานกลาง ถงมาก

และ ข) ระดบความพอใจของผปกครอง ตอกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรมทจงหวดสพรรณบร

และจงหวดนครราชสมา ในดานการบรหารจดการ อยในระดบมาก จะเหนไดวาผลการวเคราะหขอมล

ยนยนสมมตฐานวจยขอ 2 เปนสวนใหญ ยกเวนความพงพอใจตอกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรม



84

ทจงหวดประจวบครขนธ ซงจดเปนจงหวดแรก นอกจากน ผปกครองเสนอแนะวา ก) ควรใหมการ นÓนกเรยนไปศกษาหาความรเพมเตมนอกสถานทเพอเปนการเสรมการรอบรนอกเหนอจากตÓรา และรจกดแลชวยเหลอตนเอง ข) อยากใหผสอนจดใหมเวลาในการทศนศกษามากกวาน เพอทนกเรยนจะไดมเวลาในการศกษาและเรยนรมากขน ค) อยากใหจดกจกรรมในรปแบบการอนรกษภมปญญาชาวบาน และใหพกแรมรวมกบชาวบานแบบ home-stay และ ง) อยากใหผปกครอง มโอกาสรวมกจกรรมการทองเทยเชงวฒนธรรมดวย

4. ผลการวเคราะหสงเคราะหผลการเรยนรของนกเรยนจาก “สมดบนทกสาระการเรยนรและวเคราะหคณคา” จากการทองเทยวเชงวฒนธรรม ผลการวเคราะหตามกรอบแนวคดการวเคราะหเนอหาดานผลการเรยนร ไดผลตามสมมตฐานการวจยขอ 3 ทกÓหนดไว สรปได 3 ประเดนคอ 1) การเปนนกวจยรนเยาว การทองเทยวเชงวฒนธรรมสามารถพฒนา และจÓแนกการเปน นกวจยรนเยาวไดแตกตางกนเปน 3 กลม ตามความถและความหลากหลายของกระบวนการคด คอ ระดบด 4 คน ระดบดมาก 7 คน และระดบดมากทสด 4 คน ผลการวเคราะหความถและความหลากหลายของการคดแตกตางกนตามแหลงการเรยนรในแตละจงหวดดวย กลาวคอ ผลการวเคราะหเชงปรมาณคอความถของทกษะการคดทแสดงพฤตกรรมความเปนนกวจยจากการทองเทยวเชงวฒนธรรมของจงหวดทง 3 จงหวดแตกตางกน ดงน จงหวดประจวบครขนธ แยกเปนวธคด 9 วธ ไดดงน การคดวเคราะห การคดเชอมโยง การคดเปรยบเทยบ การคดลกซง การคดวางแผน การคดแหวกแนว การคดเชงเศรษฐศาสตร การคดสรางสรรค การคดประยกต จงหวดสพรรณบร แยกเปนวธคด 8 วธ ไดดงน การคดวเคราะห การคดเชอมโยง การคดเปรยบเทยบ การคดลกซง การคดวางแผน การคดแหวกแนว การคดเชงเศรษฐศาสตร การคดประยกต และจงหวดนครราชสมา แยกเปนวธคด 9 วธ ไดดงน การคดวเคราะห การคดเชอมโยง การคดเปรยบเทยบ การคดลกซง การคดวางแผน การคดแหวกแนว การคดเชงเศรษฐศาสตร การคดสรางสรรคและการคดประยกต 2) ดานประโยชนตอสวนรวมและตอตนเอง นกเรยนมการพฒนาพฤตกรรมดานการเหนคณคาของประโยชนตอสวนรวมเกอบทกดาน โดยดานทมความถสงสด คอ การอนรกษ การสบสานภมปญญาและวฒนธรรมไทย ตามลÓดบ และ 3) ดานคณธรรม นกเรยนมการพฒนาพฤตกรรมทกดาน ตามทกÓหนด โดยดานทมความถสงสด คอ สมาธและสต ความรกและเมตตา และความพยายาม ตามลÓดบ ดงตวอยางขอความบางสวนจากสมดบนทกของนกเรยน ซงแสดงสาระและบทวเคราะหฝนหวขอ “สบสายวฒนธรรมไทย: รจกปชนยาจารย” ดงน

สรปสาระ “ไดรจกวา คนทเปนอาจารย ซงเปนคนในครอบครวของผมคนหนง ทานใหความร มากมายกบผมทงดานการจะเปนครทด ควรเปนอยางไร ซงผมประทบใจ อ. สมาล มาก ทกลาวเกยวกบคณยาวา ทานเปนทงแมคนหนงทสอนทกสง ทกทกอยาง แมจะเปนครทไมใชคนในครอบครว ซงเปนคÓพดทผมประทบใจมาก ๆ เกยวกบคณยา. (เดกชายนกข สภรณไพบลย ผบนทก)


85

บทวเคราะหคณคา “ทÓใหผมไดเรยนรหลายๆ สง หลายๆ อยางทอาจารยคนหนงไดให

ลกศษยทจะเปนคนสบเจตนารมณของคร ซงเปนตวอยางครทดคนหนงในความคดของผม ผอาน

คงอยากจะเหนในชวงท อ.สมาล พดกบคณยาของผม และไดเขาใจคÓวาคร มความหมายวาอยางไร

มากขน มากขน ผมประทบใจคณยาของผมมากครบ...คณยา คอ รศ.รจระ สภรณไพบลย”

(เดกชายนกข สภรณไพบลย ผบนทก)

การอภปรายผลการวจย ผลการวจยเพอสรางนกวจยรนเยาวทตระหนกในความเปนไทย โดยการจดการเรยนการสอน

รายวชาอารยธรรมไทย โดยใชกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรม 3 จงหวด ของโรงเรยนสาธต

จฬาลงกรณมหาวทยาลย ฝายประถม ครงน นอกจากจะไดผลตามสมมตฐานการวจยทกÓหนดไวแลว

ยงไดผลสอดคลองกบงานวจยทผานมาทงของไทยและตางประเทศ เชน งานวจยของ ธดา สบรรณาท

(2544) สรมา ภญโญอนนตพงษ (2545) แผนพฒนาผเรยน โรงเรยนบานโคกยาง อÓเภอกนตง

จงหวดตรง (2552) Lucas และ Wood (2007) Skirrow (2007) และ Sahhuseyinoglu และ

Akkoyonlu (2010) ซงผวจยอภปรายได 3 ประการ ประการแรก การสรางความตระหนกในความเปนไทย และการสรางความเปนนกวจยรนเยาวไดผลด เพราะขณะดÓเนนโครงการวจยดวยกจกรรม

การทองเทยวเชงวฒนธรรม ทÓใหนกเรยนยนยอมพรอมใจ และใหความรวมมอในการเปลยน

ความเชอ และความคดเหนจากประสบการณเดมมายงความเชอในประสบการณใหม ประการทสอง กจกรรมการเรยนการสอนวชาเลอกเสร ตามรอยอารยธรรมไทย ในการวจยครงน ใชเวลานานถง

หนงปการศกษา ซงเปนกจกรรมตอเนองและใชเวลายาวนานพอทจะทÓใหเกดการเปลยนแปลง

ความเชอ คานยม และเกดการพฒนาตามวตถประสงคการเรยนการสอนครงน และ ประการทสาม กจกรรมทใชในการเรยนการสอนโดยใชกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรมเปนหลกประกอบกบ

กจกรรมสบเนองในชนเรยนมหลายวธ เชน การประชมชแจง การระดมความคดของกลม การฟง

วทยากรบรรยาย การศกษาคนควาจากสอตางๆ ลวนเปนวธการทเปนรปธรรม โดยเฉพาะการทองเทยว

เชงวฒนธรรม เปนประสบการณตรงประทบใจนกเรยนไปตลอดชวต ซงสะทอนใหเหนหลายทในการ

เขยนบนทกสงทนกเรยนไดพบเหนและใชในการวเคราะหคณคาทไดเรยนรมาดวยตนเอง

อยางไรกด การจดการจดการเรยนการสอนรายวชาอารยธรรมไทย โดยใชกจกรรมการทองเทยว

เชงวฒนธรรม เปนกจกรรมการเรยนการสอนทผวจยตองใชความพยายาม ใชเวลา ทรพยากร

และความสามารถ มากกวาการเรยนการสอนในชนเรยนโดยทวไป ทงในดานการเตรยมการเรยน

การสอน การสÓรวจเสนทางการทองเทยว การจดกจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรม การดแล

ตดตามกÓกบ รวมทงการประเมนผลการดÓเนนงานเพอนÓมาใชในการปรบปรงการเรยนการสอนตอไป



86

จากผลการวจยครงน ผวจยพจารณาเหนวา การจดการเรยนการสอนรายวชาอารยธรรมไทย โดยใช

กจกรรมการทองเทยวเชงวฒนธรรม ในภาคเรยนตอไป ควรตองมการปรบปรงอยางนอย 3 ประการ

ประการแรก ควรเปลยนสถานทในการทองเทยวเชงวฒนธรรมใหครอบคลมวฒนธรรม/ประวตศาสตรไทย

ทงในตางจงหวด ในเมอง และกรงเทพมหานคร โดยเฉพาะการทองเทยวในสถานทสÓคญ เชน

พระบรมมหาราชวง และพระอารามหลวงทสÓคญ เพอเสรมสรางความตระหนกในความเปนไทย

ใหสมบรณมากขน ประการทสอง ในการทองเทยวเชงวฒนธรรมนน นอกจากจะเสรมสรางความเปน

นกวจยรนเยาวแลว ควรมการเสรมสราง “นกประวตศาสตรนอย” ดวย เพราะจากบนทกของนกเรยน

ในการวจยครงน แสดงใหเหนวานกเรยนมทกษะการคนควาและทกษะการวเคราะหในเชงประวตศาสตร

ทควรไดรบการสงเสรมใหมการพฒนาอยางเปนระบบ และ ประการทสาม หากมการจดรายวชาเลอก

เสรโดยใชการทองเทยวเชงวฒนธรรม/ประวตศาสตร เปนรายวชา 2 รายวชาตอเนองกน อาจออกแบบ

การจดการเรยนการสอนใหนกเรยนไดรบการฝกใหจดทÓรายงานวจยขนาดเลกได ซงจะมผลทÓใหได

สมฤทธผลทางการเรยนทมความเปนรปธรรมสงมากขน

ขอเสนอแนะ 1. ควรจดใหมวชาเลอกเสรหรอชมรม “เลาะวง เลยบวด” ทสอนกระบวนการคดควบคไปกบ

การทองเทยวเชงวฒนธรรม/ประวตศาสตร ทบรณาการความรเกยวกบสถาบนพระมหากษตรยและ

สถาบนพระพทธศาสนา ของนกเรยนในระดบประถมศกษา

2. ควรมการจดการเรยนรทปลกฝง กระบวนการคดยอนสอดตทเปนพนฐานของการดÓรงไว

ซงวฒนธรรมไทย ใหแกนกเรยนในระดบประถมศกษา

3. ควรมโครงการสราง “นกประวตศาสตรนอย” ประจÓทองถน โดยใชการสอนแบบมสวนรวม

จากปราชญชาวบาน

รายการอางองกมลชนก สายชนะ. (2554). โครงการพฒนาคณธรรมและสรางจตสÓนกความเปนไทย เพอพฒนา

เดกไทยอยางยงยน กจกรรมดนตร นาฏศลปไทย และพนบาน (คณะกลองยาวเยาวชน).

โรงเรยนบานสะแนน. สบคนเมอ 20 กมภาพนธ 2555 จาก http://www.kroobannok.com/

blog/28207

ทศนา แขมมณ และคณะ. (2541). การเรยนรเพอพฒนากระบวนการคด. กรงเทพมหานคร: โรงพมพ

ไอเดยสแควรส”

ทศนา แขมมณ. (2545). ศาสตรการสอน: องคความรเพอการจดกระบวนการเรยนรทมประสทธภาพ.

กรงเทพมหานคร: โรงพมพจฬาลงกรณมหาวทยาลย.


87

ทศนา แขมมณ. (2548). การจดการเรยนรโดยผเรยนใชการวจยเปนสวนหนงของกระบวนการเรยนร.

ศนยตÓราและเอกสารทางวชาการ คณะครศาสตร จฬาลงกรณมหาวทยาลย.

ธดา สบรรณาท. (2544 ). การพฒนาโปรแกรมสÓหรบนกเรยนชนประถมศกษาปท 5 เพอสงเสรม

ความตระหนกในการอนรกษศลปวฒนธรรมทองถนของอÓเภอทาตม จงหวดสรนทร

ตามแนวคดการทองเทยวเชงวฒนธรรม. วทยานพนธปรญญามหาบณฑต ภาควชาประถม

ศกษา บณฑตวทยาลย จฬาลงกรณมหาวทยาลย.

แผนพฒนาผเรยน โรงเรยนบานโคกยาง อÓเภอกนตง จงหวดตรง. (2549). โครงการทศนศกษา

ชวงชนท 1-2 คนคนเมอ 20 กมภาพนธ 2555 จาก http://www.Kokyangschool.ac.th/

thenews/186-field-trip.html.

ฝายวชาการ โรงเรยนเทคโนโลยสยาม. (2550) เอกสารเผยแพรความรวชาการศกษา (หมายเลข

04/2550 หนา 14-16) คนคนเมอ 20 กมภาพนธ 2555 จาก http://www.Siamtech.ac.th.

ไพฑรย สนลารตน. (2547). การเรยนการสอนทมการวจยเปนฐาน: ประมวลบทความ. พมพครงท 3.

กรงเทพมหานคร: ศนยตÓราและเอกสารทางวชาการ คณะครศาสตร จฬาลงกรณมหาวทยาลย.

มลนธพฒนาและสงเสรมผมความสามารถพเศษทางวทยาศาสตรและเทคโนโลย (พสวท). (2553).

ถนนนกวจยรนเยาว สÓหรบนกเรยนทนมลนธ พสวท. คายวทยาศาสตร จดระหวางวนท

18-20 ต.ค.53 ณ บานวทยาศาสตรสรนธร อทยานวทยาศาสตรประเทศไทย. คนคนเมอ

20 กมภาพนธ 2555 จาก http://www.nstda.or.th/ssh/activities/psc/2553/young_

researcher_road/pictures/index.html.

วชาการ, กรม. หลกสตรการศกษาขนพนฐาน พทธศกราช 2544. (2544). กรงเทพฯ: โรงพมพ

องคการรบสงสนคาและพสดภณฑ (ร.ส.พ.).

รายการโทรทศนคร สÓนกงานคณะกรรมการอดมศกษา. (2554). รายการเปดโลกทรรศนการเรยนร

จากหองเรยนทวโลกสครไทย. ออกอากาศเมอ วนท 21 กมภาพนธ พ.ศ. 2554.

สรมา ภญโญอนนตพงษ. (2545). รายงานการวจยเรองการปลกฝงเดกปฐมวยใหรกสงแวดลอม

ดวยแบบฝกกจกรรมการบานและการปฏบตจรง. ภาคหลกสตรและการสอน คณะศกษาศาสตร

มหาวทยาลยศรนครนทรวโรฒ.

สมน อมรววฒน. (2545). การปฏรปกระบวนการเรยนรในโรงเรยนนÓรอง: รปแบบทจดสรร. สÓนกงาน

คณะกรรมการการศกษาแหงชาต. กรงเทพมหานคร: บรษท พมพด การพมพ.

อทธเดช นอยไม. (2547). การจดทศนศกษาเพอเรยนรแบบบรณาการ. วารสารศกษาศาสตร, 16(1),

มถนายน–ตลาคม.

Assaraf, B. O., & Orion, N. (2010). System thinking skills at the elementary school

level. Journal of Research in Science Teaching, 47(5), 540-563.



88

Bloom, B. S., Hastings, J. T., & Madaus, G. (1971). Handbook on formative and

summative evaluation of student learning. New York: McGraw-Hill.

Korshuk, A. (2008). Means of developing cultural awareness, national identity and

intercultural community skills. Informacijos Mokslai, 45-49.

Lord, G. D. (1999). The power of cultural tourism. Keynote presentation at the

Wisconsin Heritage Tourism Conference, Wiscinsin, September 17, 1999.

Retrieved December 20, 2011 from http://torc.linkbc.ca/torc/downs1/artcl_

PowerCulturalTourism-GL.pdf.

Lucas, D., & Wood, M. (2007). The students as researchers (STARS) project at

Deptford Green Secondary School. Secondary Headship. April.

Sahhuseyenoglu, D., & Akkoyonlu, B. (2010). A study on equipping primary students

(grades 3-5) with research skills. Elementary Education Online, 9(2), 587-600.

Retrieved December 20, 2011 from http://llkogretin-online.org.tr.

Skirrow, I. (2007). They are never too young to develop research skills: Primary age

students in the library following the International Baccalaureate Primary Years

Programme (PYP). Primary Library Resource Centre, Vienna International

School, Austria. Retrieved December 20, 2011 from http://www.moe.go.th/

strategy8/index.php/component/content/article/44-decency/69-decencysuffi.

89



A Development of the Thai Reading Index*

Wannee Kaemkate

Suthep Boonsorn

ABSTRACT

The objectives of this research are 1) to develop the Thai reading index framework, 2) to validate or to test the goodness of fit of the reading index measurement model for the Thai people with the empirical data 3) to construct the reading index and to study the baseline data of the Thai people’s reading index in the total sample and the sub-samples classified by age, education level, occupation, and residential area. The research methods employed are both qualitative and quantitative. The target population consists of the Thai people in the North, the North-east, the South and the Central regions of Thailand. There are 2 groups of research samples. 1) the two samples using for investigating and testing the appropriateness and the clarification of the preliminary research conceptual framework: a) the 146 Thai people in the sampling areas, b) the 10 experts. 2) the multi-stage random sample targeting for the quantitative study to validate of the reading index measurement model, to construct the reading index and to study the baseline data of the Thai people’s reading index. It consists of 5,865 Thai people in the 4 afore-mentioned regions covering 54 Tambons, 27 Amphoes (districts) in 13 provinces representing the large, medium and small ones. The research instruments are focus group schedules and questionnaires. For data collection, the researchers use focus group interviews and questionnaire solicitation, structured interviews. Data analyses for this research consist of content analysis, confirmatory factor analysis, second-order confirmatory factor analysis, and the analysis of reading index construction. The summarized important research results are as follows:

1. The developed reading index framework, in term of the second order confirmatory factor analysis model, consists of 3 following important factors and 16 indicators: 1) reading behavior factor, its 6 indicators are diversity of books for reading, number of titles read per week, number of days read per week, mean reading time per day, percent of leisure time per day spent for reading, and reading cost per month; 2) reading ability factor, its 5 indicators are reading fluency, ability to memorize the read story, reading understanding, reading content utilization, and reading ability; and 3) reading outcome factor, its 5 indicators are entertainment, occupational success, educational success, ability to carry on a happy and normal way of life, and ability to adapt to the environmental changes. the reading index framework is valid or fit to the empirical data (|2 = 52.55, df =48, p = .302, GFI = 0.999, RMR = 0.007, RMSEA = 0.004). The statistically significance at .001 of all 3 factors, and 16 indicators.

2. The construction of reading index and the measurement of the base-line data on reading index of the Thai people for the total sample and the groups classified by age-group, education level, occupation, and residential area indicate that the means of reading outcome index is the highest, the reading ability index is moderate, and the reading behavior index is the lowest with mean lower than 50.00 as compared to a full score of 100 in almost all of the sample groups. All means of the three indices and the combined reading index of the total sample can be estimated to be at the middle level.

Keywords: Index Development, Thai Reading Index, Reading Index

* This research was supported by the Thailand Knowledge Park, the Office of Knowledge Management and Development (Public Organization).

Project Advisor: Professor Emeritus Nonglak Wiratchai, Ph.D., Associate Professor Taweewat Pitayanon, Ph.D.

90



การพฒนาดชนการอานของไทย*

วรรณ แกมเกตสเทพ บญซอน

บทคดยอ

การวจยครงน มวตถประสงค 3 ประการคอ 1) เพอพฒนากรอบดชนการอานของไทย 2) เพอตรวจสอบความตรงหรอความสอดคลองของโมเดลการวดดชนการอานของไทยกบขอมลเชงประจกษ 3) เพอสรางดชนการอาน และศกษาขอมล เสนฐานของดชนการอานของคนไทยโดยภาพรวม และจÓแนกตามชวงวย ระดบการศกษา อาชพ และสภาพทองถนทอยอาศย วธดÓเนนการวจยใชระเบยบวธวจยทงเชงคณภาพและเชงปรมาณ ประชากรเปาหมายของการวจยคอ คนไทยทอาศยอยในเขตภมภาคตางๆ ของประเทศไทย ไดแก ภาคเหนอ ภาคตะวนออกเฉยงเหนอ ภาคใต และภาคกลาง สÓหรบกลมตวอยางทใช ในการวจย ประกอบดวย 2 กลม คอ 1) กลมตวอยางเพอสÓรวจและตรวจสอบความเหมาะสม และความชดเจนของกรอบแนวคดในการวจยในเบองตน ไดแก กลมบคคลในพนทตวอยาง 146 คน และกลมผเชยวชาญ 10 คน 2) กลมตวอยางเปาหมาย จากการสมแบบหลายขนตอนทใชในการวจยเชงปรมาณเพอตรวจสอบความตรงของโมเดลการวดดชนการอาน สรางดชนการอาน และศกษาขอมลเสนฐานของดชนการอานของคนไทย ประกอบดวยคนไทยทอาศยอยในเขตภมภาคตางๆ จÓนวน 5,865 คน จาก 54 ตÓบล/แขวง 27 อÓเภอ/เขต ในพนท 13 จงหวด ทงจงหวดทมขนาดใหญ ขนาดกลาง และขนาดเลก เครองมอทใชในการวจยประกอบดวยประเดนการสนทนากลม และแบบสอบถาม การเกบรวบรวมขอมล ดÓเนนการโดยใชการสนทนากลม และวธการสอบถามหรอการสมภาษณแบบมโครงสราง การวเคราะหขอมลในการวจย ใชการวเคราะหเนอหา การวเคราะห องคประกอบเชงยนยน การวเคราะหองคประกอบเชงยนยนอนดบทสอง และการวเคราะหเพอสรางดชนการอาน ผลการวจย ทสÓคญสรปไดดงน

1. กรอบดชนการอานทพฒนาขนในรปโมเดลการวเคราะหองคประกอบเชงยนยนอนดบทสอง ประกอบดวยองคประกอบ ทสÓคญ 3 ดาน ไดแก องคประกอบดานพฤตกรรมการอาน ดานความสามารถในการอาน และดานผลลพธจากการอาน ซงองคประกอบทง 3 ดาน มตวบงชทงหมดรวม 16 ตว ดงน องคประกอบดานพฤตกรรมการอาน มตวบงช 6 ตว ไดแก 1) ความหลากหลายของหนงสอทอาน 2) จÓนวนเรองทอานในรอบ 1 สปดาห 3) จÓนวนวนทอานตอสปดาห 4) เวลาทใช ในการอานเฉลยตอวน 5) รอยละของเวลาวางทใชในการอานตอวน 6) คาใชจายในการอานตอเดอน องคประกอบดานความสามารถในการอาน มตวบงช 5 ตว ไดแก 1) ความคลองแคลวในการอาน 2) ความสามารถในการจดจÓเรองราวทอาน 3) ความเขาใจในการอาน 4) ความสามารถในการนÓสาระทอานไปใชประโยชน 5) ความสามารถในการวเคราะห และองคประกอบดานผลลพธจากการอาน มตวบงช 5 ตว ไดแก 1) ความสนกสนานเพลดเพลน 2) ความสÓเรจในการประกอบอาชพ 3) ความสÓเรจในการศกษาเรยนร 4) ความสามารถในการดÓเนนชวตอยางเปนปกตสข และ 5) ความสามารถในการปรบตวใหเขากบการเปลยนแปลงของสงแวดลอม กรอบดชนการอานดงกลาวมความตรงหรอสอดคลองกบขอมลเชงประจกษ (|2 = 52.55, df = 48, p =.302 , GFI = 0.999 , RMR = 0.007, RMSEA = 0.004) องคประกอบทง 3 ดาน และตวบงชทง 16 ตวมนยสÓคญทางสถตทระดบ .001

2. ผลการสรางดชนการอานและการวดขอมลเสนฐานของดชนการอานของคนไทย ทงในภาพรวม และจÓแนกตามชวงวย ระดบการศกษา อาชพ และสภาพทองถนทอยอาศย พบวา คาเฉลยดชนผลลพธจากการอานมคาสงทสด รองลงมาคอ คาเฉลยดชนความสามารถในการอาน สวนคาเฉลยดชนพฤตกรรมการอานมคาตÓทสดและมคาเฉลยตÓกวา 50.00 เมอเทยบกบคะแนนเตม 100 ในเกอบทกกลม และพบวาคาเฉลยดชนการอานทง 3 ดาน รวมทงดชนรวมการอานของกลมตวอยางคนไทยโดยภาพรวมอยในระดบปานกลาง

คÓสÓคญ: การพฒนาดชน, ดชนการอานของไทย, ดชนการอาน

* งานวจยนไดรบทนสนบสนนจากสÓนกงานอทยานการเรยนร สÓนกงานบรหารและพฒนาองคความร (องคการมหาชน) ทปรกษาโครงการ: ศาสตราจารยกตตคณ ดร.นงลกษณ วรชชย รองศาสตราจารย ดร.ทววฒน ปตยานนท

◆ วรรณ แกมเกต และ สเทพ บญซอน ◆

91

ความเปนมาและความสÓคญของปญหา นกปราชญและนกวชาการคนสÓคญๆ ของโลก ตางกไดใหความสÓคญกบการอาน เนองจากพจารณาเหนวาการอานเปนวธการหนงของการพฒนาสความเปนผมความร ทงยงสามารถพฒนายกระดบจตใจ อารมณ การปรบตว และพฤตกรรมของผอานไดดวย ซงสามารถทÓไดไมยาก มขอจÓกดนอยและไมจÓเปนตองลงทนมาก

ผลการศกษาวจยเกยวกบการอานของเดก พบวาการทเดกหลายคนเกลยดการอาน เพราะวธการสอนทเขาไดรบเหมอนกบเปนการบงคบใหทÓในสงทไมชอบและคอนขางจะจรงจงเกนไป (painful and serious) ทÓใหเดกเกดความรสกทไมดและไมชอบทจะอาน (Dacey, Travers, & Fiore, 2009) อยางไรกตาม ครและผปกครองสามารถชวยพฒนากลยทธในการอานของเดกใหดขนดวยตนเองไดหลายวธ (Fisher, Frey, & Berkin, 2009 cited in Santrock, 2009; Pressley & Harris, 2006 cited in Santrock, 2009; Pressley & Hilden, 2006 cited in Santrock, 2009) หากปฏบตเปนประจÓจนเปนปกต จะทÓใหเดกๆ เกดความพอใจและความรกในการอานได ซงนกทฤษฎดานการอานกลมหนง (stage theorist) เชอวาความสามารถในการอานจะเปนไปตามชวงเวลาของอาย ในขณะทอกกลมหนง (nonstage theorist) เชอวาความสามารถในการอาน จะพฒนาขนเองตามธรรมชาต และเปนไปตามความสามารถทางภาษาทเดกพฒนาขน แตกยอมรบรวมกนวาการอานทมประสทธภาพนนจะตองบรณาการองคประกอบหลายๆ สวนเขาดวยกน (Whitehurst & Lonigan. 1998 cited in Dacey, Travers, & Foire, 2009)

ในตางประเทศไดมการศกษาวจยเกยวกบเรองการอานเปนจÓนวนมาก ทงในสวนทเกยวกบพฤตกรรมการอาน (Mellard, Petterson, & Prewett, 2007; Guthrie, McGough & Wigfield, 1994; Schooten & glopper, 2002; Institute of Education Sciences, 2006; Scale & Rhee, 2001; Karim & Hassen, 2006) เกยวกบความสามารถในการอาน (OECD, 2000; 2006; Kirsch, 2001) และ เกยวกบผลลพธของการอาน หรอประโยชนทบคคลไดรบจากการอาน (Beder, 1999; Stokmans, 1999; Guthrie & Greaney, 1991 cited in Schutte & Malouff, 2007) รวมทงการศกษาตวแปรทเกยวของ ซงพบวามตวแปรจÓนวนมากทสงผลตอพฤตกรรมการอานของบคคล เชน ความพรอมในการอาน สภาพแวดลอมเกยวกบครอบครวและการเรยนการสอนในโรงเรยน รวมทงปจจยภมหลงตางๆ (Conlon et al., 2006; Ennemoser & Schneidet, 2007; Anmarkrud & Bråten, 2009; Well, 1985 cited in Johnsson-Smaragdi & Jönsson, 2006; MedieNotiser, 2000 cited in Johnsson-Smaragdi & Jönsson, 2006; Schooten, Glopper, & Stoel, 2004; Guthrie et al., 1995; Scales & Rhee, 2001; Mellard, Petterson, & Prewett, 2007; Stokmans,1999, อวยพร เรองตระกล, พชราภรณ บญมน, และ บษยารตน จนทรประเสรฐ, 2552) ทศนคตตอการอาน (Polychroni, Koukoura & Anagnoston, 2006) แรงจงใจ ทงแรงจงภายใน

◆ การพฒนาดชนการอานของไทย ◆

92

และแรงจงใจภายนอก (Wang & Guthrie, 2004; Ryan & Deci, 2000) และความพรอมดานเวลา (Stokmans, 1999; Mckool, 2007; Ennemoser & Schneidet, 2007; Schutte & Matlouf, 2007)

ในสวนของประเทศไทยมขอมลเกยวกบการอานหนงสอของคนไทย เชน ผลการสÓรวจของสÓนกงานสถตแหงชาต เมอป พ.ศ. 2546 พบวา คนไทยอานหนงสอโดยเฉลยวนละ 7 บรรทด และผลการสÓรวจเมอป 2551 พบวา คนไทยทมอายตงแต 6 ปขนไปใชเวลาอานหนงสอนอกเวลาเรยน/นอกเวลาทÓงาน เฉลย 39 นาทตอวน (สÓนกงานสถตแหงชาต, 2552) ผลการวจยตลาดของ เอนโอพเวลด เมอป 2547-2548 พบวา คนไทยอานหนงสอเฉลยสปดาหละ 9.4 ชวโมงหรอประมาณวนละ 80 นาท แตกใชเวลาในการดรายการโทรทศนเฉลยสปดาหละ 22.4 ชวโมง และใชเวลา ในการเลนอนเทอรเนตเพอความบนเทงสปดาหละ11.7 ชวโมง (เอนโอพเวลด อางถงใน อนเดย ขนแทนเปนประเทศทใชเวลาอานหนงสอมากทสดในโลก, ม.ป.ป.) ผลการศกษาทศนคตและพฤตกรรมการอานของคนไทย โดยบรษทเอคอรน มารเกตตง แอนรเสรธ คอนซลแทนท จÓกด เมอป พ.ศ. 2551 ภายใตการสนบสนนของสÓนกงานอทยานการเรยนร (สอร.) พบวาพฤตกรรมการอานของกลมเดก เยาวชน และผปกครองอยในระดบปานกลาง กลมตวอยางทงสามกลมมทศนคตทดตอการอานหนงสอและตระหนกถงประโยชนของการอานหนงสอทมตอการดÓเนนชวต และในป 2553-2554 กระทรวงศกษาธการ ไดกÓหนดยทธศาสตรสงเสรมการอานเพอใหคนไทยอานหนงสอเพมขนโดยเฉลยจากคนละ 5 เลมเปน 10 เลมตอป (ศธ.ทม 1 พนล.สงเสรมการอาน เพมคาเฉลยคนไทย 10 เลมตอป, 2553)

จากขอมลดงกลาวสะทอนใหเหนวาโดยภาพรวมแลวคนไทยอานหนงสอนอย แตลกษณะของขอมลยงไมนÓไปสการมองเหนภาพของความเปนจรงทเกดขนไดชดเจนนก และยงอาจนÓไปสการตความทคลาดเคลอนได เนองจากประชากรของไทยสามารถแบงออกไดเปนหลายประเภท หรอหลายกลม และแตละกลมมลกษณะทตางกนไป บางกลมอาจจะอานวนละเปนพนบรรทด แตบางกลมอาจจะไมอานเลย นอกจากน จากการทบทวนเอกสารและงานวจยทผานมา ไมพบวา มงานวจยใดทเปนการพฒนาดชนหรอตวบงชการอานทสามารถสะทอนสภาวะการอานทเปนอย หรอสามารถใหขอมลทนÓไปสการตดตามสถานการณการอาน เพอการพฒนาสงเสรมการอานอยางเปนรปธรรมได งานวจยทศกษาเกยวกบการอานสวนใหญมกจะศกษาตวบงชการอานเพยงดานใดดานหนง เชน ดานพฤตกรรมการอาน หรอดานความสามารถในการอาน การศกษาตวบงชดานใดดานหนงเพยงดานเดยว อาจยงไมเพยงพอทจะสะทอนภาพการอานโดยรวมของบคคล ดงนนการทจะทÓใหไดสารสนเทศทสามารถสะทอนสภาวะการอานของบคคลโดยรวมได จงควรมการศกษา ใหครอบคลมทงดานพฤตกรรมการอาน ความสามารถในการอาน รวมถงผลลพธหรอประโยชนทบคคลไดรบจากการอาน ซงเปนเปาหมายสงสดในการสงเสรมการอาน กคอเพอความเปนอยทด หรอเพอการพฒนาคณภาพชวต (Beder, 1999; Stokmans, 1999)


93

การนÓเสนอภาพรวมเกยวกบการอานหนงสอของคนไทยทมรายละเอยดชดเจนและสะทอนความเปนจรงทตรงตามสภาพทเปนอยจงยงจÓเปนทจะตองมการศกษาวจยตอไป โดยเฉพาะอยางยงการพฒนาดชนรวมหรอตวบงชรวมการอาน (composite index or composite indicator) เพออธบายสภาวะการอานโดยภาพรวมของคนไทยอยางเปนระบบ รวมทงเพอใหไดขอมลสÓหรบการเขาไปชวยพฒนาและสงเสรมการอานของคนไทยไดอยางถกจด ตรงประเดน และเปนรปธรรมมากขน ดวยเหตผล ความเปนมาและความสÓคญ ดงกลาวถงขางตน สÓนกงานอทยานการเรยนรจงไดสนบสนนใหมการวจยเกยวกบ การพฒนาดชนการอานของไทยขน ซงผลการวจยทไดจะทÓใหทราบถงตวแปรสÓคญทบงชพฤตกรรมการอาน ความสามารถในการอาน และผลลพธจากการอาน รวมทงไดดชนการการอานของคนไทยทสามารถใชเปนขอมลเสนฐานในเชงเปรยบเทยบพฒนาการ การอานของคนไทยตอไปในอนาคต

วตถประสงคของการวจย การวจยครงน มวตถประสงค 3 ประการ ดงน 1. เพอพฒนากรอบดชนการอานของไทย 2. เพอตรวจสอบความตรงหรอความสอดคลองของโมเดลการวดดชนการอานของไทยกบขอมลเชงประจกษ 3. เพอสรางดชนการอาน และศกษาขอมลเสนฐานของดชนการอานของคนไทยโดยภาพรวม และจÓแนกตามชวงวย ระดบการศกษา อาชพ และสภาพทองถนทอยอาศย

ขอบเขตของการวจย 1. การวจยครงนเปนการพฒนากรอบดชนการอานและสรางดชนการอานของคนไทย รวมทงศกษาขอมลเสนฐาน และปจจยทสงผลตอดชนการอานของคนไทย ทง 4 ภมภาค ประกอบดวย ภาคเหนอ ภาคตะวนออกเฉยงเหนอ ภาคใต และภาคกลาง 2. โมเดลการวดดชนการอานของไทยสÓหรบการวจยครงน เปนโมเดลแสดงความสมพนธโครงสรางเชงเสน (linear structural relationship model) หรอโมเดลลสเรล (LISREL model) แบบมตวแปรแฝงในลกษณะของโมเดลการวเคราะหองคประกอบเชงยนยนอนดบทสอง (second order confirmatory factor analysis) ซงเปนโมเดลทผวจยสรางขนโดยอาศยกรอบแนวคดเชงทฤษฎทเกยวของกบสถานการณการอาน 3. ตวแปรทใชในการวจยครงน ประกอบดวยกลมตวแปรหลก 2 กลมดวยกนคอ 1) กลมตวแปรในกรอบดชนการอาน ไดแก ตวแปรดานพฤตกรรมการอาน ดานความสามารถในการอาน และดานผลลพธจากการอาน และ 2) กลมตวแปรเกยวกบภมหลงของคนไทย ไดแก ชวงวย ระดบการศกษา อาชพ และสภาพทองถนทอยอาศย


94

4. ระยะเวลาทเกบรวบรวมขอมลในการพฒนาดชนการอานของไทยในครงน คอระหวางเดอนเมษายน ถงเดอนสงหาคม 2553

คÓจÓกดความทใชในการวจย ดชนการอาน หมายถง คาสถตทบงชถงระดบหรอสภาวะการอานของคนไทย ซงวดได จากการรวมตวแปรสเกลองคประกอบดานพฤตกรรมการอาน (reading behavior) ความสามารถในการอาน (reading ability) และผลลพธจากการอาน (reading outcomes) จากผลการวเคราะหโมเดลความสมพนธโครงสรางเชงเสนของกรอบดชนการอาน ดวยวธการวเคราะหองคประกอบ เชงยนยนอนดบทสอง โดยใชโปรแกรมลสเรล และนÓมาคÓนวณเปนดชนการอานตามสตรและ วธการทพฒนาขนในการวจย

ขอมลเสนฐานของดชนการอาน หมายถง คาสถตทบงบอกถงดชนการอานของคนไทย ในปแรกททÓการวด ซงไดมาจากการคÓนวณคาสถตพนฐานของดชนการอานทสรางขนจากการวจยครงน

หนงสอ/วสดการอาน หมายถง ผลงานเขยนหรอแตงทกประเภททงทเปนสอสงพมพ และสออเลกทรอนกส ในรปแบบตางๆ เชน หนงสอ เอกสาร จลสาร จดหมายขาว แผนพบ ใบปลว ปายโฆษณาประชาสมพนธ อนเทอรเนต ซด เปนตน

พฤตกรรมการอาน หมายถง การแสดงออกถงปรมาณการอานของคนไทยในดาน ความหลากหลายของหนงสอทอาน จÓนวนเรองทอานในรอบ 1 สปดาห จÓนวนวนทอานตอสปดาห เวลาทใชในการอานเฉลยตอวน รอยละของเวลาวางทใชในการอานตอวน และคาใชจายในการอานตอเดอน ในเนอหาสาระทางดานความเพลดเพลน ดานความรในการประกอบอาชพ ดานความร ในการศกษาเรยนร ดานความรในการดÓเนนชวต และดานความรเกยวกบสภาพแวดลอมรอบตว

เวลาทใชในการอานเฉลยตอวน หมายถง จÓนวนชวโมง/นาท ทใชในการอานหนงสอ/วสดการอาน โดยนบรวมเวลาทงหมดทมพฤตกรรมการอานเกดขน ไมวาจะเปนการอานในเวลาเรยน การอานในเวลาทÓงาน หรอการอานในการดÓรงชวตประจÓวนกตาม โดยใหผอานประมาณเวลาทใชในการอานของแตละวนในรอบ 1 สปดาห แลวนÓมาเฉลยเปนเวลาทใชในการอานตอวน

ความสามารถในการอาน หมายถง การทผอานสามารถอานไดอยางคลองแคลว สามารถจดจÓเรองราวทอาน มความเขาใจในการอาน ความสามารถในการนÓสาระทอานไปใชประโยชน และความสามารถในการวเคราะหแยกแยะ สงด-ไมด สงถก-ผด เลอกรบ-ปฏเสธ สาระจากเรองทอานได โดยวดจากคะแนนทไดจากแบบทดสอบและแบบสอบถามตามการรบรของผตอบทผวจยพฒนาขน


95

ผลลพธจากการอาน หมายถง ผลทเกดจากการอานซงทÓใหผอานไดรบประโยชน ดงตอไปนคอ 1) ความสนกสนานเพลดเพลน 2) ความสÓเรจในการประกอบอาชพ 3) ความสÓเรจในการศกษาเรยนร 4) ความสามารถในการดÓเนนชวตอยางเปนปกตสข และ 5) ความสามารถในการปรบตวใหทนกบการเปลยนแปลงของสงแวดลอม โดยวดตามการรบรของผตอบ ดวยแบบวดทผวจยพฒนาขน

กรอบแนวคดในการวจย การพฒนากรอบแนวคดในการวจยซงเปนกรอบดชนการอานของไทยในครงน ผวจย ดÓเนนการโดย 1) กÓหนดกรอบแนวคดในเบองตนจากผลของการศกษาเอกสารและงานวจยทเกยวของ 2) ตรวจสอบความเหมาะสมของกรอบแนวคดในเบองตนโดยการจดสนทนากลมบคคลทเกยวของซงประกอบดวยกลมตวอยางผใหขอมล ครอบคลมบคคลทง 3 ชวงวย คอ วยเยาวชน วยทÓงาน และวยผสงอาย ทมความหลากหลายของอาชพ รวมทงหมด 146 คน ในพนทจงหวดตางๆ ทเปน กลมตวอยางรวม 13 จงหวด ครอบคลมทง 4 ภมภาคของประเทศไทย 3) ปรบปรงกรอบแนวคดจากการสงเคราะหผลการสนทนากลมประกอบกบผลการศกษาเอกสารทเกยวของ 4) ตรวจสอบความเหมาะสมของกรอบแนวคดครงท 2 โดยผเชยวชาญทางดานการอานและดานการวดและประเมนผล รวม 10 คน ดวยวธการการจดเวทประชมกลมผเชยวชาญเพอวพากษกรอบแนวคด 5) ปรบปรงกรอบแนวคดครงท 2 จากผลการวพากษของผเชยวชาญ และนÓเสนอเปนกรอบแนวคดดชนการอานของไทยทใชในการวจยครงน ดงภาพ 1

กรอบแนวคดดชนการอานดงกลาวน ประกอบดวย 3 องคประกอบ ดงน

องคประกอบท 1 ดานพฤตกรรมการอาน (reading behavior) ประกอบดวยตวบงชหรอตวแปรสงเกตได 6 ตว ไดแก ความหลากหลายของหนงสอทอาน จÓนวนเรองทอานในรอบ 1 สปดาห จÓนวนวนทอานตอสปดาห เวลาทใชในการอานเฉลยตอวน รอยละของเวลาวางทใชในการอาน ตอวน และคาใชจายในการอานตอเดอน

องคประกอบท 2 ดานความสามารถในการอาน (reading ability) ประกอบดวยตวบงชหรอตวแปรสงเกตได 5 ตว ไดแก ความคลองแคลวในการอาน ความสามารถในการจดจÓเรองราวทอาน ความเขาใจในการอาน ความสามารถในการนÓสาระทอานไปใชประโยชน และความสามารถในการวเคราะหแยกแยะสงด-ไมด ถก-ผด เลอกรบ-ปฏเสธ

องคประกอบท 3 ดานผลลพธจากการอาน (reading outcomes) ประกอบดวยตวบงชหรอตวแปรสงเกตได 5 ตว ไดแก ความสนกสนานเพลดเพลน ความสÓเรจในการประกอบอาชพ ความสÓเรจในการศกษาเรยนร ความสามารถในการดÓเนนชวตอยางเปนปกตสข และความสามารถในการปรบตวใหทนกบการเปลยนแปลงของสงแวดลอม


96

ภาพ 1 กรอบแนวคดดชนการอานของไทย

วธดÓเนนการวจย วธดÓเนนการวจยในครงนใชระเบยบวธวจยทงเชงคณภาพ และเชงปรมาณ (qualitative

and quantitative research method) โดยใชการวจยเชงคณภาพในการพฒนากรอบแนวคดดชน

การอานของไทย และใชการวจยเชงปรมาณในการตรวจสอบความตรงหรอความสอดคลองของโมเดล

การวดดชนการอานของไทยทพฒนาขนกบขอมลเชงประจกษ สรางดชนการอานและศกษาขอมล

เสนฐานของดชนการอานของคนไทย ประชากรเปาหมายของการวจยคอ คนไทยทอาศยอยในเขต


97

ภมภาคตางๆ ของประเทศไทย ไดแก ภาคเหนอ ภาคตะวนออกเฉยงเหนอ ภาคใต และภาคกลาง

สÓหรบกลมตวอยางทชในการวจย ประกอบดวย 2 กลม คอ 1) กลมตวอยางเพอสÓรวจและตรวจสอบ

ความเหมาะสม และความชดเจนของกรอบแนวคดในการวจยในเบองตน จÓนวน 2 กลมยอย ไดแก

(1) กลมบคคลในพนทตวอยางครอบคลมทง 3 ชวงวยคอ วยเยาวชน วยทÓงาน และวยผสงอาย

จÓนวน 146 คน (2) กลมผทรงคณวฒ ซงเปนผเชยวชาญทางดานการอานและดานการวดและ

ประเมนผล ครอบคลมนกวชาการในสถาบนอดมศกษา หนวยงานภาครฐ เอกชน และองคกรอสระ

ทไมคากÓไร จÓนวน 10 คน และ 2) กลมตวอยางเปาหมายจากการสมแบบหลายขนตอนทใช

ในการวจยเชงปรมาณเพอตรวจสอบความตรงของโมเดลการวดดชนการอาน สรางดชนการอาน

และศกษาขอมลเสนฐานของดชนการอานของคนไทย ประกอบดวยคนไทยทอาศยอยในเขตภมภาค

ตาง ๆ ดงกลาวขางตน จÓนวน 5,865 คน จาก 54 ตÓบล/แขวง 27 อÓเภอ/เขต ในพนท 13 จงหวด

ทงจงหวดทมขนาดใหญ ขนาดกลาง และขนาดเลก ไดแก เชยงใหม พษณโลก พะเยา จากภาคเหนอ

อดรธาน มหาสารคาม อÓนาจเจรญ จากภาคตะวนออกเฉยงเหนอ สงขลา พทลง ชมพร จากภาคใต

ชลบร สระบร เพชรบร และกรงเทพมหานคร จากภาคกลาง

เครองมอทใชในการวจยประกอบดวยประเดนการสนทนากลม เครองบนทกเสยง กลอง

บนทกภาพ และแบบสอบถามสÓหรบใชในการเกบรวบรวมขอมลเกยวกบตวแปรภมหลงของกลม

ตวอยาง รวมทงตวแปรตางๆ ทใชวดดชนการอาน ตามกรอบแนวคดของการวจย แบบสอบถาม

ดงกลาวมความตรงเชงเนอหา (content validity) ตามความคดเหนของผทรงคณวฒ และมความตรง

เชงโครงสราง (construct validity) จากการตรวจสอบความสอดคลองของโมเดลการวด ดวยวธการ

วเคราะหองคประกอบเชงยนยน (confirmatory factor analysis) และมความเทยงแบบความสอดคลอง

ภายในโดยมคาสมประสทธแอลฟาของครอนบาค (Cronbach’s alpha coefficient) สงมากระหวาง

.797 ถง .968 สÓหรบเครองมอในสวนทเปนประเดนการสนทนากลม เครองบนทกเสยง และกลอง

บนทกภาพ ใชในการเกบรวบรวมขอมลเชงคณภาพ

การเกบรวบรวมขอมล ผวจยดÓเนนการโดยใชวธการสนทนากลม (focus group interview)

และการสอบถามหรอการสมภาษณแบบมโครงสราง (structure interview) โดยแบงการเกบรวบรวม

ขอมลออกเปน 3 ระยะคอ 1) การเกบรวบรวมขอมลโดยใชเทคนคการสนทนากลมจากกลมผใหขอมล

3 ชวงวย คอ วยเยาวชน วยทÓงาน และวยผสงอาย ในพนทจงหวดตวอยาง เพอสÓรวจและ

ตรวจสอบความเหมาะสมของกรอบการวดดชนการอานในเบองตน 2) การเกบรวบรวมขอมลจาก

ผทรงคณวฒ ประกอบดวยผเชยวชาญดานการอานและดานการวดและประเมนผล โดยการจดเวท

ประชมกลมผทรงคณวฒ เพอตรวจสอบความเหมาะสมและความชดเจนของกรอบการวดดชนการอาน

ในเบองตน และพฒนากรอบแนวคดในการวจยใหสมบรณยงขน 3) การเกบรวบรวมขอมลจากกลม


98

ตวอยางเปาหมายทใชในการวจยโดยใชแบบสอบถาม รวม 5,865 ชด ซงครอบคลมตวแปรเกยวกบ

ภมหลงของกลมตวอยาง บรบทของครอบครว ชมชนทอยอาศย และตวแปรตางๆ ทเกยวของทงหมด

ตามกรอบแนวคดของการวจย

การวเคราะหขอมลในการวจย ประกอบดวยการวเคราะหขอมลเชงคณภาพโดยใชวธการ

วเคราะหเนอหา (content analysis) และการวเคราะหขอมลเชงปรมาณโดยใชสถตเชงบรรยาย

ประกอบดวย คาเฉลย สวนเบยงเบนมาตรฐาน สมประสทธการกระจาย ความเบ และความโดง

เพอศกษาสภาพและลกษณะการแจกแจงของตวแปรในกรอบดชนการอาน สÓหรบสถตทใชในการ

วเคราะหขอมลเพอตอบปญหาวจย ประกอบดวย การวเคราะหสหสมพนธระหวางตวแปรทใชในการ

วจย เพอตรวจสอบความเหมาะสมของเมทรกซสหสมพนธและการคดเลอกตวแปรทจะนÓไปใช

ในการวเคราะหโมเดลลสเรล การวเคราะหองคประกอบเชงยนยน และการวเคราะหองคประกอบ

เชงยนยนอนดบทสอง (second order confirmatory factor analysis) เพอตรวจสอบความตรง

หรอความสอดคลองของโมเดลการวดดชนการอานของไทยกบขอมลเชงประจกษ และการวเคราะห

เพอสรางดชนการอาน ซงการวเคราะหขอมลดงกลาวใชทงโปรแกรม SPSS for windows และ

โปรแกรม LISREL for windows

ผลการวจย 1. ผลการวเคราะหคาสถตพนฐานของตวแปรในกรอบดชนการอานดานพฤตกรรมการอาน

พบวา กลมตวอยางมการอานหนงสอทมความหลากหลายของประเภทเนอหาโดยเฉลยประมาณ

20 ประเภทเนอหา มจÓนวนเรองทอานในรอบ 1 สปดาห อยระหวาง 3-8 เรอง จÓนวนวนทอาน

ตอสปดาหเฉลยประมาณ 4 วน เวลาทใชในการอานเฉลยตอวน ประมาณ 94 นาท สÓหรบเวลาวาง

ทใชในการอานหนงสอ โดยเฉลยประมาณ 80 นาทตอวน โดยเฉลยใชเวลาวางในการอานหนงสอ

คดเปนรอยละ 43 ของเวลาวางทมอยทงหมดใน 1 วน และมคาใชจายในการอานตอเดอนเฉลย

ประมาณ 523 บาท ดานความสามารถในการอาน พบวาโดยเฉลยกลมตวอยางมความคลองแคลว

ในการอานนอย ใชเวลาในการอานขอความทมความยาว 3-4 บรรทดทกÓหนดใหประมาณ 56.292

วนาท สÓหรบองคประกอบความสามารถในการอานดานอนๆ ทกตวแปร พบวา กลมตวอยาง

มความสามารถในการจดจÓเรองราวทอาน มความเขาใจในการอาน มความสามารถในการนÓสาระ

ทอานไปใชประโยชน และมความสามารถในการวเคราะห ตามการรบรอยในระดบมาก (3.491 ≤

Mean ≤ 3.587) และดานผลลพธจากการอาน พบวากลมตวอยางมความคดเหนวาการอานทÓใหมความสนกสนานเพลดเพลน มความสÓเรจในการประกอบอาชพ มความสÓเรจในการศกษาเรยนร

มความสามารถในการดÓเนนชวตอยางเปนปกตสข และมความสามารถในการปรบตวใหทนกบการ


99

เปลยนแปลงของสงแวดลอมอยในระดบมากทกตวแปร (3.598 ≤ Mean ≤ 4.066) ตวแปรสวนใหญ

มการแจกแจงของขอมลใกลเคยงกบโคงปกต และมคาความโดงใกลเคยงกบโคงปกต โดยมคาความเบ

และความโดงตÓเขาใกลศนย (-0.613 ≤ Sk ≤ 0.872; -0.438 ≤ Ku ≤ 0.542) แสดงวาในแตละ

ตวแปรนน กลมตวอยางสวนใหญไดคะแนนปานกลางหรอใกลเคยงกบคาเฉลย ยกเวน ตวแปรเวลา

ทใชในการอานเฉลยตอวน (TPD.BEH) คาใชจายในการอานตอเดอน (COPM.BEH) ทมการ

แจกแจงแบบเบขวา (Sk = 2.79 และ 4.226 ตามลÓดบ) แสดงวากลมตวอยางสวนใหญมคาของ

ตวแปร 2 ตวนตÓกวาคาเฉลย และความคลองแคลวในการอาน ซงวดจากปรมาณเวลาทใชในการอาน

ขอความ (RFL.ABI) ทมการแจกแจงแบบเบซาย (Sk = -2.784) แสดงวากลมตวอยางสวนใหญ

ใชเวลาในการอานมากกวาคาเฉลยของตวแปร นนคอสวนใหญมความคลองแคลวในการอานนอย

โดยตวแปรทง 3 ตวมคาความโดงสงกวาโคงปกต (คาความโดงมากกวา 0 โดยมคาอยระหวาง 9.529

ถง 26.225) แสดงวาตวแปรทง 3 ตวนมการกระจายของขอมลนอย ดงรายละเอยดแสดงในตาราง 1

ตาราง 1 คาสถตพนฐานของตวแปรสงเกตไดทใชในการวเคราะหโมเดลองคประกอบเชงยนยน

ลÓดบทสองของดชนการอานของไทย (n=5,865)

ตวแปร Mean SD CV% Min Max Range Sk Ku

องคประกอบพฤตกรรมการอานVARI.BEH (ประเภทเนอหา)NTPW.BEH (เรอง)NDPW.BEH (วน)TPD.BEH (ชวโมง)PRFT.BEH (รอยละ)COPM.BEH (รอยบาทตอเดอน)

20.3182.3384.2291.568

42.5645.233

7.6831.3551.9191.330

27.5897.586

37.81357.95645.37784.79464.818

144.959

010000

3657

1810090.1

36.004.007.00

18.00100

90.10

-0.5690.8720.1572.7970.6954.226

-0.438-0.434-1.15515.768-0.33726.225

องคประกอบความสามารถในการอานRFL.ABIPREM.ABIPCOM.ABIPAPPLY.ABIPANALY.ABI

56.2923.5633.5443.5873.491

58.5340.7560.6320.7100.713

103.98321.21817.83319.79920.424

11111

4805555

4794.004.004.004.00

-2.784-0.201-0.149-0.238-0.199

9.5290.4610.5420.3380.338

องคประกอบผลลพธจากการอานPLEAS.OUTOCSUC.OUTLESUC.OUTHAPL.OUTADEN.OUT

4.0663.5983.8833.7893.693

0.7690.7530.6940.6240.678

18.91320.92817.87316.46918.359

11111

55555

4.004.004.004.004.00

-0.613-0.291-0.340-0.286-0.276

0.1660.2230.0620.3310.347


100

2. กรอบดชนการอานทพฒนาขนในรปโมเดลการวเคราะหองคประกอบเชงยนยนอนดบทสอง

ประกอบดวยองคประกอบทสÓคญ 3 ดาน ไดแก องคประกอบดานพฤตกรรมการอาน ดานความ

สามารถในการอาน และดานผลลพธจากการอาน ซงองคประกอบทง 3 ดาน มตวบงชทงหมดรวม

16 ตว ดงน องคประกอบดานพฤตกรรมการอาน มตวบงช 6 ตว ไดแก 1) ความหลากหลายของ

หนงสอทอาน 2) จÓนวนเรองทอานในรอบ 1 สปดาห 3) จÓนวนวนทอานตอสปดาห 4) เวลาทใช

ในการอานเฉลยตอวน 5) รอยละของเวลาวางทใชในการอานตอวน 6) คาใชจายในการอานตอเดอน

องคประกอบดานความสามารถในการอาน มตวบงช 5 ตว ไดแก 1) ความคลองแคลวในการอาน

2) ความสามารถในการจดจÓเรองราวทอาน 3) ความเขาใจในการอาน 4) ความสามารถในการนÓ

สาระทอานไปใชประโยชน 5) ความสามารถในการวเคราะห และองคประกอบดานผลลพธจาก

การอาน มตวบงช 5 ตว ไดแก 1) ความสนกสนานเพลดเพลน 2) ความสÓเรจในการประกอบ

อาชพ 3) ความสÓเรจในการศกษาเรยนร 4) ความสามารถในการดÓเนนชวตอยางเปนปกตสข และ

5) ความสามารถในการปรบตวใหเขากบการเปลยนแปลงของสงแวดลอม

3. ผลการตรวจสอบความตรงของโมเดลการวดดชนการอาน พบวา โมเดลทพฒนาขนตาม

กรอบแนวคดดชนการอานมความตรงหรอสอดคลองกบขอมลเชงประจกษ (c2 = 52.55, df = 48,

p = .302 , GFI = 0.999 , RMR = 0.007, RMSEA = 0.004) องคประกอบทง 3 ดาน และ

ตวบงชทง 16 ตว มนยสÓคญทางสถตทระดบ .001แสดงวาการอานของคนไทยบงชโดยองคประกอบ

ทมนÓหนกความสÓคญเรยงลÓดบจากมากทสดคอ องคประกอบผลลพธจากการอาน รองลงมาคอ

องคประกอบความสามารถในการอาน และองคประกอบพฤตกรรมการอาน สÓหรบตวบงชทมนÓหนก

ความสÓคญมากทสดในการบงชองคประกอบการอาน ไดแก ความหลากหลายของหนงสอทอาน สÓหรบองคประกอบพฤตกรรมการอาน ความเขาใจในการอาน สÓหรบองคประกอบความสามารถ

ในการอาน และความสามารถในการดÓเนนชวตอยางเปนปกตสข สÓหรบองคประกอบผลลพธจาก

การอาน โดยมรายละเอยดดงแสดงในตาราง 2 และภาพ 2


101

ตาราง 2 ผลการวเคราะหองคประกอบเชงยนยนอนดบทสองของโมเดลการวดดชนการอานของไทย

ตวแปรนÓหนกองคประกอบ

t R2 สมประสทธคะแนนองคประกอบb(SE) b

การวเคราะหองคประกอบอนดบทหนงองคประกอบพฤตกรรมการอานVARI.BEH 5.097 0.663 - 0.440 0.057NTPW.BEH 0.590(0.029) 0.436 20.586*** 0.190 0.109NDPW.BEH 0.835(0.041) 0.435 20.245*** 0.189 0.068TPD.BEH 0.416(0.027) 0.313 15.381*** 0.098 0.055PRFT.BEH 7.020(0.489) 0.254 14.362*** 0.065 0.003COPM.BEH 2.630(0.149) 0.347 17.688*** 0.120 0.018

องคประกอบความสามารถในการอานRFL.ABI 3.866 0.066 - 0.004 0.000PREM .ABI 0.464(0.099) 0.613 4.688*** 0.376 0.108PCOM .ABI 0.545(0.115) 0.862 4.726*** 0.743 0.537PAPPLY.ABI 0.597(0.127) 0.841 4.715*** 0.707 0.429PANALY.ABI 0.558(0.119) 0.784 4.713*** 0.614 0.300

องคประกอบผลลพธจากการอานPLEAS.OUT 0.368 0.479 - 0.229 0.049OCSUC.OUT 0.582(0.017) 0.773 34.627*** 0.598 0.285LESUC.OUT 0.572(0.015) 0.824 37.880*** 0.679 0.359HAPL.OUT 0.538(0.015) 0.862 35.463*** 0.743 0.571ADEN.OUT 0.515(0.015) 0.760 34.572*** 0.577 0.108

การวเคราะหองคประกอบอนดบทสองตวบงชรวมการอานREAD.BEH 0.564(0.020) 0.564 27.639*** 0.319READ.ABI 0.838(0.179) 0.838 4.695*** 0.703READ.OUT 0.952(0.030) 0.952 31.577*** 0.906

Chi-square = 52.554 df = 48 P = 0.302GFI = .999 AGFI = 0.997 RMR = 0.007 RMSEA = 0.004

เมทรกซสหสมพนธระหวางตวแปรแฝง READ.BEH READ.ABI READ.OUT READ.COMREAD.BEH 1.000READ.ABI 0.473 1.000READ.OUT 0.537 0.798 1.000READ.COM 0.564 0.838 0.952 1.000

หมายเหต: *** P < .001 ตวเลขในวงเลบ คอ คาความคลาดเคลอนมาตรฐาน - ไมรายงานคา SE และ t เนองจากเปนพารามเตอรบงคบ (constrained parameter) ชอตวแปรภาษาองกฤษในตารางสอดคลองกบชอตวแปรภาษาไทยตามกรอบแนวคด ดชนการอานในภาพ 1


102

ภาพ 2 ผลการวเคราะหองคประกอบเชงยนยนอนดบทสองของโมเดลการวดดชนการอานของไทย

4. ผลการสรางดชนการอานจากผลการวเคราะหองคประกอบเชงยนยนอนดบทสองของ

โมเดลการวดดชนการอานของไทย ผวจยนÓสมประสทธคะแนนองคประกอบทไดไปใชในการสราง

สเกลองคประกอบซงในทนคอ ตวบงชรวม (composite indicator) ประกอบดวย ตวบงชรวม

พฤตกรรมการอาน (READ.BEH) ตวบงชรวมความสามารถในการอาน (READ.ABI) ตวบงชรวม

ผลลพธจากการอาน (READ.OUT) และตวบงชรวมการอาน (READ.COM) ซงตวบงชรวม

ดงกลาว สรางขนจากสมการดงน


103

สมการทใชในการสรางสเกลองคประกอบ หรอ ตวบงชรวมการอานของคนไทย

สเกลองคประกอบ/ตวบงชรวมพฤตกรรมการอาน

READ.BEH = 0.057***(VARI.BEH) + 0.109***(NTPW.BEH) + 0.068***(NDPW.BEH) + 0.055***(TPD.BEH) + 0.003***(PRFT.BEH) + .018***(COMP.BEH)

สเกลองคประกอบ/ตวบงชรวมความสามารถในการอาน

READ.ABI = 0.108***(PREM.ABI) + 0.537***(PCOM.ABI) + 0.429***(PAPPLY.ABI + 0.300***(PANALY.ABI)

สเกลองคประกอบ/ตวบงชรวมผลลพธจากการอาน

READ.OUT = 0.049***(PLEAS.OUT) + 0.285***(OCSUC.OUT) + 0.359***(LESUC.OUT) + 0.571***(HAPL.OUT) + 0.108***(ADEN.OUT)

สเกลองคประกอบ/ตวบงชรวมการอาน

READ.COM = 0.057***(VARI.BEH) + 0.109***(NTPW.BEH) + 0.068***(NDPW.BEH) + 0.055***(TPD.BEH) + 0.003***(PRFT.BEH) + 0.018***(COMP.BEH) + 0.108***(PREM.ABI) + 0.537***(PCOM.ABI) + 0.429***(PAPPLY.ABI) + 0.300***(PANALY.ABI) + 0.049***(PLEAS.OUT) + 0.285***(OCSUC.OUT) + 0.359***(LESUC.OUT) + 0.571***(HAPL.OUT) + 0.108***(ADEN.OUT)

หมายเหต: *** p<.001

5. ผลการวเคราะหขอมลเสนฐาน (Base line data) ของดชนการอานของคนไทย จากตวบงชรวมทสรางขนดงสมการขางตน ผวจยนÓมาแปลงใหเปนคาปกต (normalization) เพอสรางเปนดชนรวมทมคาอยระหวาง 0 ถง 1 โดยนÓคาตวบงชทคÓนวณไดของแตละคน (value) ลบดวย คาตÓสด และหารดวยพสยของตวบงช และเพอใหการแปลความหมายดชนเขาใจงายขน จงปรบ ใหเปนฐานรอย โดยใชสตรดงน

Max MinValue Min 100#

--

c m


104

ผลจากการคÓนวณตามสตรขางตน จะทÓใหดชนมคาอยระหวาง 0 ถง100 ซงผวจยเรยก

ตวบงชรวมทแปลงคาใหอยระหวาง 0 ถง 100 แลววา ดชน ในทนคอ ดชนรวมการอานของคนไทย

(composite reading index) และมดชนยอย 3 ดชน คอ ดชนพฤตกรรมการอาน (reading

behavior index) ดชนความสามารถในการอาน (reading ability index) และดชนผลลพธจาก

การอาน (reading outcomes index) ซงดชนทคÓนวณไดในครงน ถอเปนขอมลเสนฐานของดชน

การอานของคนไทย ผลการวเคราะหขอมลเสนฐานของดชนการอานของคนไทย ประกอบดวย ดชน

พฤตกรรมการอาน ดชนความสามารถในการอาน ดชนผลลพธจากการอาน และดชนรวมการอาน

ของคนไทยในภาพรวมทเปนกลมตวอยาง และจÓแนกตามชวงวย ระดบการศกษา อาชพ และสภาพ

ทองถนทอยอาศย พบวา คาเฉลยดชนผลลพธจากการอานสงกวาดานอนๆ รองลงมาคอ คาเฉลย

ดชนความสามารถในการอาน สวนคาเฉลยดชนพฤตกรรมการอานมคาตÓทสดและมคาเฉลยตÓกวา

50.00 ในเกอบทกกลม และพบวาคาเฉลยดชนการอานทง 3 ดาน รวมทงดชนรวมการอานของ

กลมตวอยางคนไทยโดยภาพรวมอยในระดบปานกลาง ดงแสดงในภาพ 3

ภาพ 3 ขอมลเสนฐานของดชนการอานของคนไทยในภาพรวม

อภปรายผลการวจย การอภปรายผลการวจยในทน ผวจยขออภปรายพอสงเขปเทานน ซงมประเดนทนÓไปส

การอภปราย แบงออกเปน 3 ประเดนหลก คอ 1) การอภปรายผลการศกษาสภาพของตวแปร

ในกรอบดชนการอานของคนไทย 2) การอภปรายผลการพฒนากรอบดชนการอาน และดชนการอาน


105

ของคนไทย และ 3) การอภปรายผลเกยวกบการตรวจสอบความตรงของโมเดลการวดดชนการอาน

โดยมรายละเอยดของการอภปรายผลในแตละประเดนดงตอไปน

1. การอภปรายผลการศกษาสภาพของตวแปรในกรอบดชนการอานของคนไทย

สถานการณการอานของคนไทยตามตวแปรในกรอบดชนการอานประกอบดวย 3 กลม

คอ กลมตวแปรดานพฤตกรรมการอาน ดานความสามารถในการอาน และดานผลลพธจากการอาน

มประเดนในการอภปรายผลแยกเปน 3 ประเดนยอยดงน

1.1 พฤตกรรมการอาน

ผลการวจยเกยวกบพฤตกรรมการอานของคนไทย พบวา ประเภทเนอหาทกลมตวอยาง

อานมความหลากหลายคอนขางมาก โดยเฉลยประมาณ 20 ประเภทเนอหา โดยสวนใหญจะอาน

อยระหวาง 21 ถง 25 ประเภทเนอหา ครอบคลมทงดานความเพลดเพลน ดานความรในการประกอบ

อาชพ ดานความรในการศกษาเรยนร ดานความรในการดÓเนนชวต และดานความรเกยวกบ

สภาพแวดลอมรอบตว และมการอานหนงสอโดยเฉลยอยระหวาง 3-8 เรองตอสปดาห โดยมคาใชจาย

ในการอานเฉลยประมาณ 523 บาทตอเดอน ใชเวลาในการอานเฉลยประมาณ 1.568 ชวโมงตอวน

หรอประมาณ 94 นาทตอวน ทงนกลมตวอยางบางสวนไมไดอานหนงสอเลยหรออานบางแตไมม

คาใชจายในการอาน

จากขอคนพบดงกลาวน เมอพจารณาในเรองของเวลาทใชในการอานเฉลยตอวน

ซงการวจยครงนนบรวมเวลาทงหมดทมพฤตกรรมการอานเกดขน ไมวาจะเปนการอานในเวลาเรยน

การอานในเวลาทÓงาน หรอการอานในการดÓรงชวตประจÓวนกตาม โดยพจารณาการอาน

ผลงานเขยนทกประเภททงทเปนสอสงพมพและสออเลกทรอนกส รวมถงการอานจากอนเทอรเนตดวย

การเปรยบเทยบระยะเวลาการอานในการวจยนกบผลจากการวจยอนจงอาจมขอจÓกด เนองจากม

กรอบในการนยามเวลาทใชในการอานหนงสอแตกตางกน เชน การสÓรวจสถตการอานหนงสอของ

คนไทย โดยสÓนกงานสถตแหงชาต เมอเดอนพฤษภาคม ถงมถนายน 2551 ทพบวา ผอานหนงสอ

ทมอายตงแต 6 ปขนไปใชเวลาอานหนงสอนอกเวลาเรยน/นอกเวลาทÓงาน เฉลย 39 นาทตอวน

(สÓนกงานสถตแหงชาต, 2552) เปนตน อยางไรกตามผลจากการวจยครงนสอดคลองกบผลการ

สÓรวจของเอนโอพเวลดซงเปนองคกรวจยตลาด ทไดสÓรวจนสยการบรโภคสอของประชาชนอาย

13 ป ขนไป จาก 30 ประเทศ เมอเดอนธนวาคม 2547 ถงกมภาพนธ 2548 พบวา กลมตวอยาง

คนไทยอานหนงสอเฉลยสปดาหละ 9.4 ชวโมง (เอนโอพเวลด อางถงใน อนเดยขนแทนเปนประเทศ

ทใชเวลาอานหนงสอมากทสดในโลก, ม.ป.ป.) หรอประมาณวนละ 80 นาท


106

1.2 ความสามารถในการอาน

จากการวดความสามารถในการอาน โดยพจารณาจากความคลองแคลวในการอาน

และการรบรความสามารถของตนเองในการจดจÓเรองราวทอาน ความเขาใจในการอาน ความสามารถ

ในการนÓสาระทอานไปใชประโยชน และความสามารถในการวเคราะห พบวา คนไทยมความ

คลองแคลวในการอานทแตกตางกนมาก โดยเฉพาะผทมอายตงแต 50 ปขนไป มการศกษาระดบ

ประถมศกษา ประกอบอาชพรบจาง เกษตรกร หรอผทเปนแมบาน พระภกษ และทหารเกณฑ

มความคลองแคลวในการอานนอยกวากลมอน ทงนอาจเนองมาจากผสงอายสวนใหญจะมปญหา

เกยวกบสขภาพรางกาย และสายตา จนเปนอปสรรคในการอานซงจะใชเวลาในการอานคอนขางมาก

สวนผทมการศกษาระดบประถมศกษา ซงเปนกลมทมความรนอย ไดรบการพฒนาทกษะการอาน

มาคอนขางนอย ทÓใหอานหนงสอไดคอนขางชา ไมคลองแคลว และในบางครงประสบปญหาดาน

การสะกดคÓ ซงเปนอปสรรคสÓคญในการอาน นอกจากนลกษณะงานของอาชพรบจาง เกษตรกร

หรอผทเปนพระภกษ แมบาน และทหารเกณฑ เปนกลมทมกจะไมไดใชความรทางวชาการในการ

ปฏบตงานมากนก จงทÓใหบคคลกลมดงกลาวไมคอยไดอานหนงสอมากเทาทควร และอานได

ไมคลองแคลวหรอใชเวลาในการอานคอนขางนานกวากลมอน

สวนการรบรความสามารถของตนเองเกยวกบการจดจÓเรองราวทอาน ความเขาใจ

ในการอาน ความสามารถในการนÓสาระทอานไปใชประโยชน และความสามารถในการวเคราะหนน

พบวา ผทประกอบอาชพรบราชการ พนกงานรฐวสาหกจและบรษทเอกชน และจบการศกษาสงกวา

ระดบปรญญาตร มความสามารถในการอานตามการรบรสงกวากลมอน ในทางตรงกนขาม ผทมอาย

ตงแต 50 ปขนไป และจบการศกษาระดบประถมศกษา จะมความสามารถในการอานตามการรบร

ตÓกวากลมอน ซงสอดคลองกบผลการวจยของ Scales และ Rhee (2001) ทพบวา ผทจบการศกษา

ระดบปรญญาตรขนไปจะมความสามารถในการอานมากกวาผทจบการศกษาระดบตÓกวาปรญญาตร

และผทมการศกษาสงกวาจะตความจากการอานสงพมพประเภทตางๆ ไดดกวาผทมการศกษานอยกวา

รวมทงผทไดรบการจางงาน (หรอคนทÓงาน) สามารถเขาใจความหมายในเนอหาทอานมากกวาผท

วางงาน นอกจากนยงสอดคลองกบผลการวจยของ Schooten, Glopper และ Stoel (2004) ทวา

เมอคนผานพนวยแรงงานและมอายมากขน ความสามารถในการอานจะมแนวโนมลดลง

1.3 ผลลพธจากการอาน

กลมตวอยางมความคดเหนวาการอานนÓไปสผลลพธดานความสนกสนานเพลดเพลน

ความสÓเรจในการประกอบอาชพ ความสÓเรจในการศกษาเรยนร ความสามารถในการดÓเนนชวต

อยางเปนปกตสข และความสามารถในการปรบตวใหทนกบการเปลยนแปลงของสงแวดลอม อยใน


107

ระดบมากและไมแตกตางกนมากนก เนองจากผทอานหนงสอจะรบรไดวาการอานจะทÓใหตนเอง

ไดรบความรเพมขน มทกษะในการอาน การฟง การเขยน และการพดทดขน นÓไปสการไดรบการ

จางงาน สามารถนÓความรจากการอานไปใชในการปรบปรงการทÓงานใหดขน กอใหเกดรายไดท

เพมขน อกทงยงไดรบความเพลดเพลนจากการอาน และสามารถนÓแนวคดจากการอานไปประยกตใช

ในการดÓเนนชวตไดอยางมความสข ดงท Beder (1999) พบวา การรหนงสอของผใหญ ทÓใหไดรบ

การจางงาน ความสามารถในการทÓงานเพมขน มรายไดเพมขน และสามารถบรรลเปาหมายของ

ตนเองไดมากขน ซงสอดคลองกบแนวคดของ Stokmans (1999) ทกลาวถงการทÓหนาทของการอาน

ไว 4 ประการคอ 1) สงเสรมพฒนาการของบคคล (individual development) กลาวคอ การอาน

ทÓใหเกดความเขาใจลกซงในตนเอง เขาใจผอน และเขาใจความเปนไปของชวตทงในเรองทว ๆ ไป

รวมทงมมมองดานคณธรรมและจรยธรรม 2) ความมประโยชนในทางการศกษา (educational

utility) นนคอการอานทÓใหบรรลความสÓเรจในการศกษา อาชพ หรอการดÓเนนชวตของตนเอง

3) ความสนกสนานเพลดเพลน (enjoyment) การอานทÓใหเกดความสข และ 4) การหลกหน

(escape) กลาวคอ การอานทÓหนาทเปนตวเบยงเบนความสนใจ ทÓใหผอนคลาย ลมปญหา และ

ความวตกกงวลได นอกจากนยงสอดคลองกบแนวคดของ Greaney และ Newman (1990 cited

in Schutte & Malouff, 2007) ทกลาววา การอานมจดมงหมายเบองตน 4 ประการ ไดแก

1) การอานเพอใหไดความร 2) การอานเพอเสรมสรางพลงอÓนาจของบคคล 3) การอานเพอการ

มสวนรวมในสงคม และ 4) การอานเพอการประกอบอาชพอยางมประสทธภาพ

2. การอภปรายผลการพฒนากรอบดชนการอาน และดชนการอานของคนไทย

2.1 การอภปรายผลการพฒนากรอบดชนการอาน

กรอบดชนการอานทพฒนาขนประกอบดวยองคประกอบทสÓคญ 3 ดาน รวม 16

ตวบงช ไดแก องคประกอบดานพฤตกรรมการอาน (reading behavior) จÓนวน 6 ตวบงช

องคประกอบดานความสามารถในการอาน (reading ability) จÓนวน 5 ตวบงช และองคประกอบ

ดานผลลพธจากการอาน (reading outcomes) จÓนวน 5 ตวบงช ซงตรวจสอบโดยการวเคราะห

องคประกอบเชงยนยนอนดบทสอง (second order confirmatory factor analysis) แลว พบวา

โมเดลการวดดชนการอานทพฒนาขน มความตรงหรอมความสอดคลองกบขอมลเชงประจกษ

(empirical data) แสดงวากรอบดชนการอานทพฒนาขนนมความเหมาะสมทจะนÓไปบงชถง

สถานการณการอานของคนไทยได ซงเปนผลจากการดÓเนนการตามหลกการและขนตอนการพฒนา

ตวบงช ทจะทÓใหไดมาซงตวบงชในกรอบดชนการอานทมคณภาพและมมาตรฐานระดบสากล ดงท

Johnstone (1981) Burstein, Oakes และ Guiton (1992) OECD (2008) และ นงลกษณ

วรชชย (2541) ไดกลาวไว


108

2.2 การอภปรายผลดชนการอานของคนไทย

จากผลการวเคราะหทพบวา โมเดลการวดดชนการอานมความสอดคลองกบขอมล

เชงประจกษนน มองคประกอบทเปนตวบงชดชนการอานของคนไทยอยางมนยสÓคญทางสถต

3 องคประกอบ เรยงลÓดบตามนÓหนกความสÓคญจากมากไปหานอยไดดงน องคประกอบผลลพธ

จากการอาน (reading outcome) รองลงมาคอ องคประกอบความสามารถในการอาน (reading

ability) และองคประกอบพฤตกรรมการอาน (reading behavior) เมอพจารณาตวบงชในกรอบ

แนวคดดชนการอาน พบวา ตวบงชในกรอบแนวคดทง 16 ตว มคานÓหนกองคประกอบทมนยสÓคญ

ทางสถตซงเปนไปตามกรอบสมมตฐานของการวจย

ผลการวจยดงกลาวนแสดงใหเหนวา การทจะวดหรอตดตามสถานการณการอาน

ของคนไทย ควรใหความสÓคญทง 3 องคประกอบ โดยเฉพาะอยางยงองคประกอบดานผลลพธ

จากการอาน ทงนเนองจากเปาหมายสงสดของการสงเสรมหรอพฒนาการอานของคนโดยทวไปกเพอ

การมคณภาพชวตความเปนอยทด สามารถดÓรงชวตอยในสงคมไดอยางมความสข รวมทงควรม

การวดและตดตามในสวนของความสามารถในการอานดวย เนองจากความสามารถในการอานเปน

กลไกทสÓคญทจะทÓใหเกดผลลพธทตามมาจากการอาน หากคนเราไมมความสามารถในการอาน

อานแลวไมเขาใจในเรองราวทอาน ไมสามารถคดวเคราะห และนÓความรทไดจากการอานไปใช

ประโยชน ผลลพธทตองการใหเกดตามเปาหมายสงสดของการอานดงกลาวขางตนกคงไมสามารถ

เกดขนได นอกจากนยงควรตองตดตามในสวนของพฤตกรรมการอานดวย วาคนไทยมพฤตกรรม

การอานมากนอยเพยงใด ซงผลการวจยบงชวาองคประกอบทง 3 ดานน มความสมพนธเกอหนน

ซงกนและกนและพบวาองคประกอบทง 3 ดาน มความสมพนธกบองคประกอบดชนการอานโดยรวม

คอนขางสง

อยางไรกตามผลการวจยนพบวา องคประกอบพฤตกรรมการอานมนÓหนกความสÓคญ

นอยทสดในการบงชถงการอานของคนไทยเมอเปรยบเทยบกบองคประกอบอน ๆ ทงนอาจอธบาย

ในมมมองหนงไดวาพฤตกรรมการอานหรอปรมาณการอาน อาจไมใชสงทสÓคญทสดในการบงชถง

สถานการณการอานของคนไทย หากแตอยทวาอานแลวสามารถนÓความรหรอสาระสÓคญจากเรอง

ทอานไปใชใหเกดประโยชนแกการดÓรงชวตของตนเองไดมากนอยเพยงใด ทงนเนองจากบางคน

อาจจะมพฤตกรรมการอานมาก แตอานแลวไมสามารถนÓไปสการพฒนาตนเองหรอทÓใหเกด

ประโยชนจากการอานไดเทาทควร ในขณะทบางคนอาจจะมพฤตกรรมการอานไมมากนก แตสามารถ

นÓสาระแกนสารหรอผลทเกดจากการอานไปสการพฒนาตนเอง ทÓใหการอานนนเกดประโยชนสงสด

สมดงเจตนารมณของการอานได


109

3. การอภปรายผลเกยวกบการตรวจสอบความตรงของโมเดลการวดดชนการอาน

การตรวจสอบความตรงของโมเดลการวดดชนการอานตามกรอบดชนการอานของไทยทพฒนาขนในการวจยครงน ดÓเนนการโดยใชการวเคราะหทางสถตขนสงตามหลกการวเคราะหโมเดลสมการโครงสราง (structural equation modeling: SEM) หรอโมเดลลสเรล ดวยวธการวเคราะหองคประกอบเชงยนยนอนดบทสอง ในลกษณะทเปนการวเคราะหโมเดลสมการโครงสรางหนงกลม (single group SEM) ของกลมตวอยางรวมทงหมด ดงนนกรอบดชนการอานทไดจากผลการวจยครงน จงเปนกรอบทใชสÓหรบการสรางดชนการอานของคนไทยโดยทวไป แตจากผลการวจยครงน พบวาคนไทยทมภมหลงตางกนในดานชวงวย ระดบการศกษา อาชพ และสภาพทองถนทอยอาศย มคาเฉลยดชนการอานแตกตางกนอยางมนยสÓคญทางสถต ดงนนจงเปนประเดนทนาสนใจวา โมเดลการวดดชนการอานจะมความแปรเปลยนระหวางกลมคนไทยทมภมหลงตางกนหรอไม อยางไร จากประเดนดงกลาวนจงนาจะมการศกษาวเคราะหเพอตรวจสอบความตรงของโมเดลขามกลม (model validation across groups) ระหวางกลมคนไทยทมภมหลงตางกน เพอศกษาวาโมเดล การวดดชนการอานของไทย มความแปรเปลยน หรอไมแปรเปลยนระหวางกลม (invariance across groups) โดยใชการวเคราะหกลมพห (multi-group analysis) หรอเรยกวาการวเคราะหโมเดลสมการโครงสรางกลมพห (multi-group SEM) ชงจะทÓใหไดโมเดลการวดดชนการอานทเฉพาะเจาะจงสÓหรบคนไทยแตละกลมทมลกษณะเฉพาะแตกตางกน สÓหรบนÓไปใชในการสรางดชนการอานของคนไทยในแตละกลมเปาหมาย อนจะทÓใหไดสารสนเทศทมลกษณะเฉพาะเจาะจงสÓหรบคนไทยในกลมนนๆ ซงจะนÓไปสการพฒนาการอานของคนไทยไดตรงจดตรงประเดนกบบรบทของคนไทยแตละกลมไดมากยงขน

ขอเสนอแนะเชงนโยบายจากผลการวจย ขอเสนอแนะเชงนโยบายจากผลการวจยครงน แบงออกเปน 2 สวน คอ ขอเสนอแนะ ในการตดตามสถานการณการอานของคนไทย และขอเสนอแนะเพอพฒนาการอานของคนไทย ดงน

1. ขอเสนอแนะในการตดตามสถานการณการอานของคนไทย

จากขอคนพบทวาโมเดลการวดดชนการอานตามกรอบแนวคดดชนการอานทพฒนาขน มความตรงหรอสอดคลองกบขอมลเชงประจกษ จงมขอเสนอแนะในการตดตามสถานการณการอานของคนไทยดงน

1.1 ในการวดและตดตามสถานการณการอาน เพอจดทÓเปนดชนการอานของคนไทย ควรใหความสÓคญในการวดและตดตามทงองคประกอบดานผลลพธจากการอาน องคประกอบ ดานความสามารถในการอาน และองคประกอบดานพฤตกรรมการอานดวย


110

1.2 ผลการวจยครงน สรปไดวา ตวบงชทง 16 ตว ตามกรอบดชนการอานเปนตวบงช

ทมนยสÓคญทางสถต ในการบงชถงการอานของคนไทย ดงนนหนวยงานทเกยวของในการจดทÓดชน

การอาน เพอใชในการตดตามและรายงานสถานการณการอานของคนไทย ควรพจารณาเลอกใช

ตวบงชทพฒนาขนตามความเหมาะสม โดยอาจพจารณาความเปนไปไดในทางปฏบตประกอบดวย

1.3 การสรางดชนการอาน การรายงานผล และการแปลความหมายดชนการอาน

หนวยงานทเกยวของอาจประยกตกระบวนการทไดจากการวจยครงน ไปใชเปนแนวทางในการ

ดÓเนนการดงน

1.3.1 ดÓเนนการเกบรวบรวมขอมลของตวบงชในกรอบดชนการอาน โดยประยกต

ใชเครองมอทพฒนาขนจากการวจย

1.3.2 การวเคราะหขอมลเพอสรางดชนการอาน อาจทÓไดในสองแนวทาง คอ

แนวทางทหนง นÓขอมลของตวบงชทเกบรวบรวมได มาวเคราะหองคประกอบ

เชงยนยนอนดบทสอง ตามโมเดลกรอบแนวคดดชนการอาน โดยใชโปรแกรมลสเรล เพอนÓผล

การวเคราะหทไดมาสรางสมการในการคÓนวณตวบงชรวมพฤตกรรมการอาน ตวบงชรวมความสามารถ

ในการอาน ตวบงชรวมผลลพธจากการอาน และตวบงชรวมการอาน (composite reading indicator)

จากนนจงนÓตวบงชรวมทคÓนวณได มาแปลงเปนคาปกต (normalization) เพอสรางเปนดชนรวม

ทมคาอยระหวาง 0-1 โดยนÓคาตวบงชทคÓนวณได ของแตละคน (value) ลบดวยคาตÓสด และ

หารดวยพสยของตวบงช และเพอใหการแปลความหมายเขาใจงายขน จงปรบดชนใหเปนฐานรอย

โดยใชสตรดงน

Max MinValue Min 100#

--

c m

แนวทางทสอง นÓขอมลของตวบงชทเกบรวบรวมได มาคÓนวณตวบงชรวม

ในแตละดาน ไดแก ตวบงชพฤตกรรมการอาน ตวบงชรวมความสามารถในการอาน ตวบงชรวม

ผลลพธจากการอาน และตวบงชรวมการอาน โดยใชสมการในการคÓนวณตวบงชรวมทไดจากการวจย

ครงน จากนนจงนÓตวบงชรวมทคÓนวณได มาแปลงเปนคาปกต (normalization) เพอสรางเปน

ดชนรวมทมคาอยระหวาง 0-1 โดยนÓคาตวบงชทคÓนวณไดของแตละคน (value) ลบดวยคาตÓสด

และหารดวยพสยของตวบงช และเพอใหการแปลความหมายเขาใจงายขน จงปรบดชนใหเปนฐานรอย

โดยใชสตรเดยวกบแนวทางทหนง หรอแปลงตวบงชเดยวใหเปนคะแนนมาตรฐาน (standardization)

ทมคาเฉลยเปน 0 และสวนเบยงเบนมาตรฐานเปน 1 กอนทจะรวมตวแปร แลวจงนÓตวบงชรวม

ทไดมาปรบเปนดชนรวม โดยใชสตรเดยวกน


111

1.3.3 การรายงานผลดชนการอานของคนไทย ควรรายงานดชนการอานทง 3 ดาน

ไดแก ดชนพฤตกรรมการอาน ดชนความสามารถในการอาน ดชนผลลพธการอาน และดชนรวม

การอาน เพอใหเหนรายละเอยดของดชนการอานในแตละดาน และดชนการอานโดยรวม วามรปแบบ

(pattern) เปนอยางไร อนจะทÓใหไดสารสนเทศทนÓไปสการพฒนาหรอสงเสรมการอานของคนไทย

ไดตรงจดมากยงขน สÓหรบชวงเวลาในการรายงาน อาจเปนการรายงานในรอบ 1 ป กได ทงน

เนองจากดชนการอาน เปนดชนทไมนาจะผนผวนตามการเปลยนแปลงของสภาพเศรษฐกจและสงคม

มากนก จงไมมความจÓเปนทจะตองรายงานบอย หรอมากกวา 1 ครงในแตละรอบป

2. ขอเสนอแนะเพอการพฒนาการอานของคนไทย

2.1 ดชนการอานทพฒนาขนโดยเฉพาะดชนพฤตกรรมการอาน ซงพบวามคาตÓกวาดชน

ความสามารถในการอาน และดชนผลลพธจากการอาน และมคาตÓกวา 50.00 ทงในกลมตวอยาง

โดยภาพรวม และจÓแนกตามชวงวย ระดบการศกษา อาชพ และสภาพทองถนทอยอาศย จงเหนได

ชดเจนวา ดชนพฤตกรรมการอานซงเปนดชนทสะทอนถงปรมาณการอานของคนไทย ยงมคาตÓ

เมอเทยบจาก 100 ดงนนหนวยงาน หรอผทเกยวของควรทจะชวยกนพฒนาสงเสรมให คนไทย

อานหนงสอมากขน ทงในระดบครอบครว โรงเรยน และนโยบายภาครฐ

2.2 การพฒนาการอานในครอบครว ครอบครวควรตระหนกถงความสÓคญของการอาน

และปลกฝงใหสมาชกรกการอาน รวมทงใหความสÓคญกบการพฒนาความสามารถในการอาน

และการรกษาระดบความสามารถในการอานของสมาชกในครอบครว เนองจากความสามารถในการอาน

จะสงผลตอความสามารถในการศกษาเรยนรตางๆ การเขาสอาชพ การพฒนาอาชพ การเขาถง

อรรถประโยชนทเกดจากนโยบายของรฐ การรเทาทนการเปลยนแปลงทางสงคม รวมทงการพฒนา

ศกยภาพตางๆ ซงจะสงผลตอระดบคณภาพชวตของสมาชกและครอบครวโดยตรง

2.3 ผลการวจยนพบวาสวนใหญกลมตวอยางมความคลองแคลวในการอานนอย ดงนน

โรงเรยนหรอสถานศกษา ซงเปนสถาบนทางสงคมทมภารกจโดยตรงในการใหการศกษาและพฒนา

สมาชกของสงคม ควรไดมการทบทวนการจดการเรยนการสอนและการประเมนผลใหมสวนเกยวของ

กบการอานของนกเรยนใหมากขน มการปรบปรงพฒนาวธการสอนภาษาไทยเพอใหนกเรยนสามารถ

อานเขยนภาษาไทยไดอยางถกตองคลองแคลว

2.4 รฐบาลควรมนโยบายในการควบคมราคาเอกสารตÓราเรยน และสงพมพตางๆ เชน

หนงสอพมพ วารสาร เพอใหประชาชนทวไปสามารถเขาถงสงพมพและวสดการอานไดงายขน


112

ขอเสนอแนะสÓหรบการวจยครงตอไป 1. กรอบดชนการอานของไทยทพฒนาขนในการวจยครงน เปนกรอบทใชสÓหรบสรางดชน

การอานของคนไทยทวไป ควรมการวจยเพอตรวจสอบวา กรอบดชนการอานมความแปรเปลยน

ระหวางกลมคนไทยทมภมหลงตางกนหรอไม เชน ชวงวย อาชพ เปนตน เพอจะทÓใหไดกรอบดชน

การอาน หรอโมเดลการวดดชนการอาน รวมทงเกณฑปกตทเฉพาะเจาะจงสÓหรบแตละกลมเปาหมาย

มากยงขน

2. กระบวนการวเคราะหขอมลทใชในการสรางดชนการอานครงน เปนวธการหนงเทานน

ยงมวธการอนๆ อก จงนาจะมการศกษาวจยเพอตรวจสอบและเปรยบเทยบคณภาพของดชนการอาน

ทไดจากวธการทใชในการสรางดชนตางกน

3. การวดตวแปรทเปนตวบงชในกรอบดชนการอาน โดยเฉพาะองคประกอบดานความสามารถ

ในการอาน สÓหรบการวจยครงนใชวธการวดตามการรบรเปนหลก เนองจากใหผลการตรวจสอบ

ความตรง หรอความสอดคลองของโมเดลการวดความสามารถในการอานกบขอมลเชงประจกษทดกวา

โมเดลการวดความสามารถในการอานทไดจากแบบทดสอบ แตอยางไรกตาม ควรจะไดมการวจย

และพฒนาเครองมอวดทเปนแบบทดสอบมาตรฐานสÓหรบใชวดความสามารถในการอานไดอยาง

เหมาะสมกบคนไทยตอไป

4. ตามหลกการพฒนาและใชประโยชนตวบงนควรมการจดทÓดชนการอาน สÓหรบใช

ในการตดตามสถานการณการอานของคนไทยในปตอๆ ไป เพอจะไดนÓมาเปรยบเทยบกบขอมล

เสนฐานทไดจากการวจยครงน เพอศกษาการเปลยนแปลงของดชนการอานของคนไทยเมอชวงเวลา

เปลยนไป รวมทงควรมการศกษาตรวจสอบคณสมบตของตวบงชหรอดชน เชน การวเคราะหความไว

(sensitivity analysis) ตอไป

รายการอางองนงลกษณ วรชชย. (2541). สถตการศกษาและแนวโนม. ภาควชาวจยการศกษา คณะครศาสตร

จฬาลงกรณมหาวทยาลย (อดสÓเนา).

พมพชร พงษตน. (2544). ความสมพนธระหวางองคประกอบแรงจงใจการอานกบความสามารถ

ในการอานเพอความเขาใจภาษาไทยของนกเรยนชนมธยมศกษาปท 3 สงกดกรมสามญศกษา

กรงเทพมหานคร. วทยานพนธปรญญามหาบณฑต บณฑตวทยาลย จฬาลงกรณมหาวทยาลย.

ศธ.ทม 1 พนล.สงเสรมการอาน เพมคาเฉลยคนไทย 10 เลมตอป. (2553). Retrieved 4 พฤศจกายน 2553, from http://www.matichon.co.th/news_ detail.php?newsid=1287214373&

grpid=&catid =04.


113

สÓนกงานสถตแหงชาต. (2552). สรปผลทสÓคญ การสÓรวจการอานหนงสอของประชากร พ.ศ. 2551. กรงเทพมหานคร: หางหนสวนจÓกด บางกอกบลอก.

อวยพร เรองตระกล, พชราภรณ บญมน, และ บษยารตน จนทรประเสรฐ. (2552). การศกษาพฒนาการของความสามารถในการอานภาษาไทยเพอความเขาใจโดยผานโปรแกรม การบรหารสมอง และเทคนคการออกเสยง: การตรวจสอบโดยทางวธวทยาการวจย. วารสารวธวทยาการวจย, 22(2), 141-160.

อนเดยขนแทนเปนประเทศทใชเวลาอานหนงสอมากทสดในโลก. (2551). Retrieved 18 สงหาคม 2552, from http://www.bookandreading.com/indiareadbook.

Anmarkrud, ∅., & Bråten, I. (2009). Motivation for reading comprehension. Learning and Individual Difference, 19, 252-256.

Beder, H. (1999). The outcomes and impacts of adult literacy education in the United States. Retrieved December 26, 2009, from http://www.ncsall.net/ fileadmin/resources/ research/report6.pdf.

Burstein, L., Oakes, J., & Guiton, G. (1992). Education indicators. Encyclopedia of Educational Research, 2, 409-418.

Conlon, G. E., Zimmer, M. J., Creed, P. A., & Tucker, M. (2006). Family history, self-perceptions, attitudes, and cognitive abilities are associated with early adolescent reading skills. Journal of Research in Reading, 29, 11-32.

Dacey, J., Travers, J., & Fiore, L. (2009). Human development across life span. 7th ed. New York: McGraw-Hill.

Ennemoser, M., & Schneider, W. (2007). Relations of television viewing and reading: Finding from a 4-year longitudinal study. Journal of Educational Psychology, 99 (2), 49-368.

Guthrie, J. T., McGough, K., & Wigfield, A. (1994). Measuring reading activity: An inventory. Retrieved October 14, 2009, from http://www.eric.ed.gov/ ERICWebPortal/record Detail?.

Guthrie, J. T., Schafer, W., Wang, Y. Y., & Afterbach, P. (1995). Relationships of instruction to amount of reading: An exploration of social, cognitive, and instructional connections. Reading Research Quarterly, 50, 8–25.

Guthrie, J. T., Seifert, M., & Kirsch, I. S. (1986). Effect of education, occupation, and setting on reading practice. American Educational Research Journal, 23(1), 151-160.


114

Institute of Education Sciences. (2006). The condition of education 2006: Indicator 20 adult reading habits. Retrieved March 27, 2010, from http://www.nces.ed.gov/program/coe/ 2006/section2/ indicator20.asp.

Johnsson-Smaragdi, U., & Jönsson, A. (2006). Book reading in leisure time: Long term changes in young peoples’ book reading habits. Scandinavian Journal of Educational Research, 50, 519-540.

Johnstone, J. N. (1981). Indicators of Education Systems. The United Kingdom: The Anchor Press Tiptree Essex.

Karim, N. S. A., & Hasen, A. (2000). Reading habits and attitude in the digital age: Analysis of gender and academic program differences in Malaysia. The Electronic Library, 25(3), 285-298 .

Kirsch, I. (2001). The international adult literacy survey (IALS): Understanding what was measures. Retrieved October 20, 2009, from http://www.ets.org/portal/site/menuitem.

McKool, S. S. (2007). Factor that influence the decision to read: An investigation of fifth grade students out-of-school reading habits. Retrieved November 22, 2009, from http://www.thefreelibraly.com.

Mellard, D., Patterson, M. B., & Prewett, S. (2007). Reading practices among adults education participants. Reading Research Quarterly, 42, 188-213.

OECD. (2000). Literacy skills for the world of tomorrow: Further results from PISA 2000. Retrieved October 25, 2009, from http:// www.oecd.org/.../0,3343,en_ 32252351_32236159 _33688661_1_1 _1_1,000.html.

OECD. (2006). Assessing scientific reading and mathematical literacy: A framework for PISA 2006. Retrieved October 25, 2009, from http://www.pisa.oecd.org.

OECD. (2008). Handbook on constructing composite indicators: Methodology and user guide. Retrieved March 23, 2010, from http:// www.oecd.org.

Polychroni, F., Koukoura, K., & Anagnostou, I. (2006). Academic self concept, reading attitudes and approaches to learning of children with dyslexia: Do they differ from their peers?. European Journal of Special Needs Education, 21, 415-430.

Ryan, M. R., & Deci, E. L. (2000). Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being. American Psychologist 55, 68-78.


115

Santrock, J. W. (2009). Education psychology. 4th ed. New York: McGraw-Hill.

Scales, A. M., & Rhee, O. (2001). Adult reading habits and patterns. Reading

Psychology, 22, 175-203.

Schooten, E. V., & Glopper, K. (2002). The relation between attitude toward reading

adolescent literature and literary reading behavior. Poetics, 30, 169-194.

Schooten, E. V., Glopper, K., & Stoel, R. D. (2004). Development of attitude toward

reading adolescent literature and literary reading behavior. Poetics, 32, 343-386.

Schutte, N. S., & Malouff, J. M. (2007). Dimensions of reading motivation: Development

of an adult reading motivational scale. Reading Psychology, 28, 469-489.

Stokmans, M. W. (1999). Reading attitude and its effect on leisure time reading.

Poetics, 26, 245-261.Wang, J. H., & Guthrie, J. T. (2004). Modeling the effects of intrinsic motivation,

extrinsic motivation, amount of reading, and past reading achievement on text

comprehension between U.S. and Chinese students. Reading Research Quarterly,

39, 162–188.

Wigfield, A., & Guthrie, J. T. (1997). Relations of children’s motivation for reading

to the amount and breadth of their reading. Journal of Educational Psychology,

89, 420-432.

117



วธเมตรกซในการคำานวณระดบความซÓซอน

Teara Archwamety Max McFarland

Tammi Beckman

บทคดยอ

จดมงหมายหลกของการศกษาครงนคอ (1) เพอขยายคÓนยามดงเดมของความซÓซอน

ของสองแหลงใหครอบคลมไปถงความซÓซอนมากกวาสองแหลง และ (2) เสนอวธการสองวธ

ในการคÓนวณระดบความซÓซอนตงแตสองแหลงขนไป ในตอนแรก คÓนยามของความซÓซอน

ดงเดมซงตงอยบนรากฐานของการตดกนระหวางสองเซทในทฤษฎเซทไดรบการขยายความ

ใหครอบคลมไปถงการตดกนมากกวาสองเซท จากนนเปนการบรรยายการคดคนวธวดระดบ

ความซÓซอนระหวางหลายแหลงสองวธ วธแรกคอวธคÓนยาม (หรอวธตรง) เปนวธทตงอย

บนรากฐานของทฤษฎเซท โดยทระดบความซÓซอนตางกนจะไดรบนÓหนกตางกน วธทสอง

คอวธเมตรกซ (หรอวธออม) เปนวธทตงอยบนรากฐานของเมตรกซจÓนวนหนวย (แถวนอน)

และจÓนวนเซท (แถวตง) เมตรกซนบงโดยการกากบาทวาหนวยไหนอยในเซทใด วธเมตรกซน

งายกวาโดยทใชจÓนวนกากบาท จÓนวนแถวนอน และจÓนวนแถวตงของเมตรกซเทานน

ในการคÓนวณระดบความซÓซอน การศกษาในครงนไดทÓการพสจนดวยวาวธสองวธนใหผล

เทากนซงทÓใหวธเมตรกซกลายเปนวธทแมนตรงและนาเชอถอไดมากยงขน ในตอนสดทาย

บทความนไดบรรยายถงการประยกตใชวธสองวธนในสถานการณตางๆ ดวย

คÓสÓคญ: ความซÓซอน, การวด, ทฤษฎเซต, เมตรกซ

118



A Matrix Method of Determining Degree of Overlap

Teara Archwamety

Max McFarland

Tammi Beckman

ABSTRACT

The main objectives of the present study were (a) to extend the traditional definition of

overlap to cover not only two but “n” sources, and (b) to propose two methods of determining the

degree of overlap between and among two or more sources. First the traditional definition of

overlap, which was based on the Set Theory of intersection between two sets, was generalized to

include the intersection of n sets. Next, the development of two methods of measuring degree of

overlap between or among n sets was described. The first method, The Definitional (Direct)

Method, was based on Set Theory with weights assigned to different levels of overlap among sets.

The second method, The Matrix (Indirect) Method, was based on an “elements x sets” matrix

with marks indicating which element belongs to which set. This simpler method used only the

number of total markings, number of rows, and number of columns in the matrix to calculate

the degree of overlap. It was proven in the present study that the two methods are actually

equivalent—lending additional validity and credibility to the Matrix Method. Finally, the

application of the two methods to a variety of situations was discussed.

Keywords: overlap, duplication, measurement, Set Theory, matrix

◆ Teara Archwamety Max McFarland and Tammi Beckman ◆

119

Recently, at the authors’ university, many students were interested in studying

the degree of overlap of quality indicators required by different accreditation agencies

in the field of school psychology. Many of the students also were interested in studying

the degree of overlap of ethical items required by different professional organizations

in the field of school psychology. Hopefully, these studies would shed some light on

how to reduce the amount of work required of the academic programs that have to

serve many masters each demanding similar things.

Actually, the interest in studying degree of overlap is not limited to the field

of school psychology mentioned above. The concept of overlap has received much

discussion both in everyday conversation and in scholarly journals. Recently, an online

news agency complained about “government wasting ‘tens of billions’ of dollars

annually” on duplication and overlap (“Report: Government Wasting,” 2012). Many

college educators and state legislators often lament about duplication or overlap of

academic program offerings among their college or university campuses. They often

mention the need to reduce such overlap or duplication. Anderson, Roth, and Palmer

(1985) mentioned that there was a substantial need for nurses with doctoral degrees

but recommended a controlled expansion of doctoral programs to prevent duplication

in any region. Review of literature also has uncovered a number of articles studying

overlap and duplication in the area of services for children and adults with disabilities

(for examples, see Booth, Simons, & Booth, 1991; Heal, Copher, & Rusch, 1990;

Schneider, German, & Johnson, 1986), in the area of child welfare social services

(for examples, see Bronstein, Ball, Mellin, Wade-Mdivanian, & Anderson-Butcher, 2011;

Drake, Jonson-Reid, & Sapokaite, 2006; Robinson, & Rosenberg, 2004), and in the

area of healthcare/rehabilitation services (for examples, see Pulkki, Rissanen, Raitanen,

& Viitanen, 2011; Reifel, Bayhylle, Harada, & Villa 2009). However, most written

articles on overlap seem to be in the area of library or information science (for examples,

see Baker & Bale, 1981; Brittain & Roberts, 1980; Ding & Marchionini, 1996;

LaBorie, Halperin, & White, 1985; Schuegraf, Keliher, & van Bommel, 1992; Sharma,

1982).

◆ A Matrix Method of Determining Degree of Overlap ◆

120

One important development in advancing the study of the concept of overlap

is the issue of how to measure overlap. Gluck (1990) reviewed the history of the

measurement of overlap as well as proposing an alternative method for measuring the

degree of overlap. According to Gluck (1990), the traditional definition of overlap

between two sources (A and B) in Set Theory terminology is:

% Overlap = 100 × (# in A intersect B/# in A union B), or symbolically,

% OVL = 100 A BA B,+` j (1)

A Venn diagram of Equation 1 is shown in Figure 1 below:

Figure 1. A Venn diagram showing A B+ (the shaded area) and A B, (the area of

the rectangle covered by both Set A and Set B).

This traditional definition of overlap between two sources could be applied to

a study of overlap among any number of sources because one can always analyze the

overlap between two sources at a time. For example, one could analyze the degree of

overlap among three sources (A, B, and C) by analyzing overlap between A and B,

between A and C, and between B and C. The entire results could then be presented

as an “n × n” matrix. An example of this matrix could be seen in Table 3 of Gluck’s

(1990) study. Gluck (1990) developed an alternative definition of overlap between two

sources known as “Syndetic Freedom” or SF. However, in studying the degree of

Syndetic Freedom among n sources, the results are still presented as an “n × n” matrix

of SF indexes as shown in Table 2 of Gluck’s (1990) study.


121

Another way to present degree of overlap among “n” sources is to count the numbers of elements common to two sources, three sources, … “n” sources. Then, these numbers could be presented as a graph or a Venn diagram. An example of this could be seen in Martyn (1967, pp. 65-66). Another example could be seen in Gluck (1990, Figure 5, p. 54).

Both the traditional definition of overlap and Gluck’s Syndetic Freedom alternative provide a single index of overlap between two sources. Neither of these provides a single index of overlap among three or more sources. The objectives of the present study were (a) to extend the traditional definition of overlap to cover not only two but “n” sources, (b) to propose two methods of determining the degree of overlap between and among two or more sources, and (c) to prove that the two methods in (b) are actually equivalent.

Method and Procedure

Towards a Generalized Definition of Overlap Involving Two or More Sources When %OVL involves three sources, the situation is much more complicated than that in Equation 1 and Figure 1 shown above. For example, the Venn diagram in Figure 2 which involves three sources or sets (A, B, and C) warrants examination:

Figure 2. A Venn diagram showing A B C+ + (the darker-shaded area), a b+ (the lighter-shaded area at the bottom, a c+ (the lighter-shaded area on the left), b c+ (the lighter-shaded area on the right), and A B C, , (the area of the rectangle covered by all three sets — A, B, and C).


122

Note that there are now two levels of overlap. The lower level (lighter shade)

includes “a b+ ,” “a c+ ,” and “b c+ ,” where

1. “a b+ ” = “( ) ( )A C B C+- - ,” that is, A with elements common with C

removed intersect B with elements common with C removed. C is outside of the pair

under consideration. It is worth pointing out here that the lowercase letters “a” and “b”

are used here to represent subsets of whole sets A and B, which are typed in

uppercase letters.

2. “a c+ ” = “( ) ( )A B C B+- - ,” that is, A with elements common with B

removed intersect C with elements common with B removed. B is outside of the pair

under consideration.

3. “b c+ ” = “( ) ( )B A C A+- - ,” that is, B with elements common with A

removed intersect C with elements common with A removed. A is outside of the pair

under consideration.

The lower level could be referred to as level-1 overlap. The higher level

(darker shade) is “A B C+ + ” and could be referred to as level-2 overlap. Under this

situation, the definition of %overlap cannot be a simple extension of Equation 1 like

100 A B CA B C, ,+ +` j or 100 A B C

a b a c b c A B C, ,

+ + + + ++ + +` j. Since “A B C+ + ” is

level-2 overlap, it should receive a weight of 2. Since “a b+ ,” “a c+ ,” and “b c+ ”

are level-1 overlaps, they each should receive a weight of 1. The denominator

“A B C, , ” should also receive a weight of 2 because otherwise the %OVL will

exceed 100% when there is a complete overlap — i.e., when the three sets contain

identical elements. Therefore, the definition of %OVL in a case of three sets should be as shown in Equation 2 below:

%OVL = 100 2( )2( )

A B Ca b a c b c A B C

, ,+ + + + ++ + +; E (2)

Equation 2 works because when there is a complete overlap the three terms

“a b+ ,” “a c+ ,” and “b c+ ” vanish and %OVL=100%. However, when there is no

overlap, the numerator becomes zero and %OVL=0.


123

The situation becomes even more complicated when the number of sets exceeds

three. The number of terms in the numerator multiplies quickly. To demonstrate this,

one could change the notations in Equation 2 to make room for expansion to include

“s” sets—where “s” can go from two to infinity. Using “ , ,A A A1 2 3” instead of “ , ,A B C,”

Equation 2 can be rewritten as:

%OVL = 100 ( )( )

A A Aa a a a a a A A A

22

1 2 3

1 2 1 3 2 3 1 2 3

, ,+ + + + ++ + +; E (3)

which can, in turn, be rewritten as:

%OVL = 100( ) ( )

A A Aa a A A A2

1 2n i i n

1 2 3

1

3

21 2 1 2 3

, ,

+ + ++=

^

c

h

m

> H/ (4)

where

32e o = ! ( ) !

!2 3 2

3-

= 3 = number of all possible pairs of three sets

i1 < i2, and max i2 = 32e o

Extending Equation 4 to include “s” sets yields the definition of %OVL of “s”

sets as shown below in Equation 5

%OVL = 100 ( ) ( ... )( ) ( ) ... ( ) ( ... )

s A A A Aa a a a a s A A A A

11 2 1

s

n

s

i i n n

s

i i i n s

1 2 3

1

21 2 1

31 2 3 1 2 3

, , ,

+ + + + + +

-

+ + -= =

c cm m

> H/ / (5)

where, in the first term of the numerator,

s2e o = ! ( ) !

!ss

2 2- = number of all possible pairs among “s” sets,

i1 < i2, and max i2 = s2e o ,

in the second term of the numerator,

s3e o = ! ( ) !

!ss

3 3- = number of all possible triplets among “s” sets,

i1 < i2 < i3, and max i3 = s3e o ,

and so on.


124

Equation 5 now serves as a generic definition of percentage overlap among sets regardless of the number of sets. It is worth noting here that when there are

only two sets, Equation 5 actually is reduced to Equation 1. In other words, Equation 1

is a special case of Equation 5. It is also worth noting that a particular subset such as

“ai1” in the first term of the numerator in Equation 5 is not the same as “ai1” in the

second term. The “ai1” in the first term is within the context of “pair” and is a subset

of “A1” after sets outside of the pair are subtracted from it. On the other hand, the

“ai1” in the second term is within the context of “triplet” and is a subset of A1 after

sets outside of the triplet are subtracted from it. This continues until the last term is

reached. As evidenced in Equation 5, the calculation of %OVL becomes exceedingly

complicated as the number of sets increases.

It should be noted here that while Equation 1 was found in Gluck’s 1990 study,

Equations 2 through 5 are the results developed in this paper. While Equation 1 defines

degree of overlap between two sources, Equations 2 through 5 define degree of overlap

among three or more sources.

The Definitional (Direct) Method of Calculating % Overlap of Two or More Sets To demonstrate methods of calculating degree of overlap, a hypothetical situation

is needed. Table 1 below is a hypothetical matrix showing overlapping of items relevant

to three different agencies or organizations. Actually, the table could be extended to

involve any number of different organizations and elements.


125

Table 1 Matrix Showing Overlap of Items Contained in or Offered by Organization A,

Organization B, and Organization C

Element Organization A Organization B Organization C # X marks

1 X X X 3

2 X X X 3

3 X X X 3

4 X X 2

5 X X 2

6 X X 2

7 X 1

8 X 1

9 X 1

10 X X X 3

Note. An element not belonging to any of the organizations must be excluded from

the matrix. Any element contained in an organization has an X mark noted

beneath that organization.

To link the above matrix to the Venn diagram in Figure 2 above, note that:

1. Elements #1, #2, #3, and #10 (four elements) are common to Organizations

A, B, and C — in other words, A B C+ + , the darker-shaded area in the Venn diagram.

2. Element #6 (one element) is common only to A and B, in other words,

a b+ , one of the lighter-shaded areas in the Venn diagram.

3. Element #4 (one element) is common only to A and C, in other words,

a c+ , one of the lighter-shaded areas in the Venn diagram.

4. Element #5 (one element) is common only to B and C, in other words,

b c+ , one of the lighter-shaded areas in the Venn diagram.

5. Element #7 belongs to A only, Element #8 to B only, and Element #9 to

C only. These are the non-shaded (non-overlapped) areas in the Venn diagram.

6. The union of A, B, and C (A B C, , ) = all 10 elements.


126

Applying the above six observations to Equation 2 yields:

%OVL = 100 ( )( )

2 101 1 1 2 4+ + +; E = 55%

Note also in 2, 3, and 4 above that all possible pairs of organizations — AB,

AC, and BC, have common elements. It is worth pointing out here that in some

situations — dependent on the data collected — one or more possible pairs may not

have element(s) in common, in which case the corresponding number(s) in the equation

will simply be zero(s). This direct method of calculating %OVL becomes exceedingly

complicated as the number of sets increases. This is so because, as indicated by

Equation 5, one needs to keep count of all possible intersections of sets — two sets

at a time, three sets at a time, … all the way to “s-1” sets at a time, out of s sets.

A much simpler approach using an indirect method of calculating is presented in the

next section.

The Matrix (Indirect) Method of Calculating Percentage Overlap This method does not require the concept of sets and their operations. Instead,

it requires only a matrix such as that shown in Table 1 as a starting point. The matrix

consists of elements that one or more organizations contain. Symbolically, let “R”

be the number of “rows” or elements, and let “C” be the number of “columns” or

organizations. As an example, Table 1 shows 10 elements (R=10) and three organizations

(C=3), or a “10 x 3” matrix. For a particular element, if an organization contains it,

the corresponding cell in the matrix is marked with an “X.” Otherwise, the cell is

left blank. What is the percentage overlap (%OVL) of elements among these three

organizations?

Note in Table 1 that, if all the numbers in the “# X marks” columns are

added up, “all X marks” = 21 in the matrix.

Next, note that if there is complete overlap — that is, every organization contains

the same 10 elements, “all X marks” = 30 = R x C. On the other hand, if there is

zero overlap — that is, every organization contains distinct elements, “all X marks”


127

= 10 = R. Therefore, the minimum possible X marks = 10 = R while the maximum

X marks = 30 = R x C. If a scale of 10 to 30 is converted into a scale of 0 to 1

(unit scale), what will the number 21 (# X marks counted) become (see Figure 3)?

Using the concept of proportion, 21 away from 10 is a length of 21 – 10 = 11, while

the maximum of 30 away from the minimum of 10 is a length of 30 – 10 = 20.

Therefore “11/20 = 0.55” on a scale of 0 to 1 is equivalent to 21 on a scale of 10

to 30.

Figure 3. Converting a scale of 10-30 to a scale of 0-1 (unit scale)

[Note. The fact that 0.55 (“Y”) on a scale of 0 (“Ymin”) to 1 (“Ymax”) is

equivalent to 21 (“X”) on a scale of 10 (“Xmin”) to 30 (“Xmax”) could also be

directly obtained through a well-known scale conversion formula: (Y-Ymin)/(Ymax-

Ymin) = (X-Xmin)/(Xmax-Xmin)]

To next convert a scale of 0 to 1 to a percentage scale, the number needs to

be multiplied by 100. Therefore, the %OVL in Table 1 = 0.55 × 100 = 55%. In terms

of mathematical operation:

%OVL = 100 X30 10

10--

c m

In general: %OVL = 100 ( )R C RX R# -

-; E (6)


128

where X = total number of X marks counted in a matrix such as those shown in

Table 1

R = number of rows (elements) in a matrix such as those shown in Table 1

C = number of columns (organizations) in a matrix such as those shown in

Table 1

Thus, one can observe that Equation 6 looks much simpler than Equation 5.

The Equivalence of Equation 5 and Equation 6

Although Equation 6 looks very different from its definition counterpart,

Equation 5, they are actually equivalent as can be proven in the following. The outline

of the proof will be (a) the denominator of the expression within the brackets of

Equation 6 is equivalent to the denominator of expression within the brackets of

Equation 5, (b) the numerator of the expression within the brackets of Equation 6 is

equivalent to the numerator of expression within the brackets of Equation 5, and

therefore, (c) Equation 6 is equivalent to Equation 5.

Denominator in Equation 5 = ( 1)( ... )s A A A As1 2 3, , ,-

= ( ... ) 1( ... )s A A A A A A A As s1 2 3 1 2 3, , , , , ,-

However, “1( ... )A A A As1 2 3, , , ” is the number of all elements (or the number of

rows [R] as shown in the Table 1 example) in Equation 6, and “( ) ( ... )s A A A As1 2 3, , , ”

is Number of Sets (or the number of columns [C]) times R. Therefore,

Denominator in Equation 5 = R C R# - (7)

Next, the numerator in Equation 5

= ( ) ( ) ... ( 1)( ... )a a a a a s A A A A1 2i i nn

s

i i i nn

s

s1 21

2

1 2 31

3

1 2 3+ + + + + ++ + -= =

c cm m

/ /

Note that the weight for each term in the right hand side of the equal sign goes from

1 to 2 to eventually “s-1”.

Starting with the first term in the equation above and the first pair, ai 1 and ai 2,

the # elements common only to the first two sets = a ai i1 2+ . There is only one such


129

element in Table 1, i.e., Element #6, and it has two X marks. (If there were five

such elements, e.g., elements #6.1 to 6.5, the total # X marks would have been 10.)

This means, for a ai i1 2+

# X marks = (w + 1)( )a ai i1 2+ where w = weight = 1 in this case.

Expanding the equation above yields:

# X marks = (w)( )a ai i1 2+ + (1)( )a ai i1 2+ , or

(w)( )a ai i1 2+ = # X marks - ( )a ai i1 2+ [for each possible pair]

Summing the above for all possible pairs yield the first term in Equation 5:

( )a a1 i i nn

s

1 21

2

+=

c m

/ = (# ) ( )X marks a ann

s

i i nn

s

1

2

1 21

2

+-= =

c cm m

/ / , or

( )a a1 i i nn

s

1 21

2

+=

c m

/ = (# ) (# )X marks elements included in X marksnn

s

1

2

-=

c m

/ (8.1)

[for all possible pairs]

(The example in Table 1 shows, for all possible pairs, “sum of # X marks” = 2 × 3

= 6, and # elements included in X marks ” = 3.)

Similarly, for the second term of the numerator in Equation 5,

( )a a a2 i i i nn

s

1 2 31

3

+ +=

c m

/ = (# ) ( )X marks a a ann

s

i i i nn

s

1

3

1 2 31

3

+ +-= =

c cm m

/ / , or

( )a a a2 i i i nn

s

1 2 31

3

+ +=

c m

/ = (# ) (# )X marks elements included in X marksnn

s

1

3

-=

c m

/ (8.2)

[for all possible triplets]

Continue in similar manner until the last term is reached.


130

Note that in the last term of the numerator,

( 1)( ... )s A A A As1 2 3+ + +- = ( ) ( ... ) (1)( ... )s A A A A A A A As s1 2 3 1 2 3+ + + + + +-

( 1)( ... )s A A A As1 2 3+ + +- = (# ) ( ... )X marks A A A As1 2 3+ + +-

( 1)( ... )s A A A As1 2 3+ + +- = (# ) (# )X marks elements included in X marks- [8.(s -1)]

[for elements common to all sets]

(The example in Table 1 shows “# X marks” = 3 × 4 = 12, and “# elements included

in X marks” = 4.)

Finally, examine the elements in Table 1 that are unique to individual

organizations. Notice that the number of X marks is equal to the number of elements.

Therefore,

0 = (# ) (# )X marks for unique elements of all sets correponding elements- (8.s)

Now, adding equations 8.1 through 8.s yields:

( ) ( ) ... ( 1)( ... )a a a a a s A A A A1 2i i nn

s

i i i nn

s

s1 21

2

1 2 31

3

1 2 3+ + + + + ++ + -= =

c cm m

/ /

= (# ) (# )all X marks all elements-

= X R- , the numerator of Equation 6.

This completes the proof that equations 5 and 6 are equivalent — lending additional

validity and credibility to the Matrix Method.

Discussion In the following sections, the significance of the present study (both theoretical

and practical) will be discussed. The strengths and weaknesses of both the definitional

and matrix method of calculating % overlap as well as when each method should be

used will also be discussed.


131

Significance of the Present Study

Theoretical significance. The present study introduced a conceptual framework

of a single index (see Equation 5) representing an “overall” degree of overlap among

any number of sources or sets. This is an extension to the traditional index (see

Equation 1) which represents the degree of overlap between only two sources.

Another theoretical significance of the present study was the proof of “equivalence”

between the definitional method of (see Equation 5) and the matrix method (see

Equation 6) of calculating the % overlap between and among two or more sources.

This proof lends additional validity and credibility to both methods.

Practical significance. The two methods of calculating a single “overall”

% overlap of two or more sets should find applications in many situations. Some

examples are:

1. Past Studies: Many past studies examined degree of overlap among three

or more sources. However, probably due to the lack of a single index representing an

“overall” overlap, these studies often displayed the overlap among three or more

sources as a Venn diagram such as the one shown in Figure 2 in a previous section.

An example of this Venn diagram could be seen in Martyn (1967, p. 66). Alternatively,

these past studies also often displayed the overlap among three or more sources as an

n x n matrix of overlaps of all possible pairs of sources using Equation 1 as described

earlier. An example of this matrix could be seen in Table 3 of Gluck’s (1990) study.

With the availability of Equations 5 and 6 of the present study, these past studies

could be reanalyzed to have an “overall” index of overlap included in addition to the

Venn diagram and/or the n X n matrix of all possible pairs.

2. Current Studies: Currently, a number of students at the authors’ university

are undertaking several research studies on the degree of overlap of ethical items

required by different professional organizations in the field of school psychology. These

studies will be utilizing the present study’s Equation 5 and/or Equation 6 in data

analysis. Another ongoing study to utilize Equation 5 and/or Equation 6 is a kindergarten

project in a rural U.S. school district. Among other things, this study will determine


132

the extent to which various kindergarten assessments align with Kindergarten Standards.

A matrix of “elements in Kindergarten Standards by assessments” will be created—

showing what elements are contained within a particular assessment. Degree of overlap

between and/or among the various assessments will also be calculated and Venn

diagrams presented.

3. Possible Future Studies: One possible future research study to apply the

% OVL index developed in the present study is a study of quality assurance indicators

that schools and universities in Thailand fail or pass the assessment criteria. Thailand’s

Office for National Education Standards and Quality Assessment (ONESQA) periodically

conducts quality assurance assessment of educational institutions in the country. Percentage

overlap (% OVL) of assessment criteria passed or failed by schools or universities

could certainly be calculated in the results of assessment reported by ONESQA.

Another possible future study that could apply the overall index of overlap among

three or more sources as developed in the present study is the use of the index to

trace the results of an effort to reduce overlap among subdivisions in an organization.

For example, this index could be used in plotting graph over time showing the reduction

of overlap from year to year. The efficiency of the organization over time could then

be correlated with the reduction of overlap.

Which Method should be Used, Definitional or Matrix? (Strengths and Weaknesses)

The definitional method of calculating % overlap has the strength of being

“intuitive” and easy to understand. This is because the method relies on a Venn diagram

such as the one in Figure 2 which shows the concept of overlap “visually.” The

method, however, has the weakness that as the number of sources or sets increases,

the corresponding Venn diagram will look more and more overwhelming and confusing

and will be more and more difficult to draw. Any Venn diagram of more than four

sources or sets is not recommended.

On the other hand, the matrix method has the strength of being “easily

calculated.” As evident in Equation 6, the calculation requires only the number of


133

rows (R), columns (C), and X marks (X) in the data matrix all of which are easily

visible (see Table 1), even in cases involving five sources or more. Moreover, even

when a data matrix seems to be too large, it still could easily be put into an Excel

spreadsheet and the total number of rows, columns , and X’s could be quickly counted.

The matrix method, however, has the weakness of being “less” intuitive and therefore

“harder” to understand. This is because the data matrix does not show the concept of

overlap as visually as a Venn diagram.

Since a previous section has proven the equivalence between the two methods,

and the matrix method is the one that is easier to calculate, the matrix method should

be the method of choice, especially when a data matrix such as Table 1 is available.

However, when only a Venn diagram showing common elements in different sections

of intersecting circles is available (as is the case in many past studies on overlaps),

the Definitional Method has to be used. For example, consider the Venn diagram

shown in Martyn (1967, p. 66) as redrawn in Figure 4 below:

Figure 4. A Venn diagram showing a result found in Martyn (1967, p. 66).


134

The original data matrix was not available in the article. Therefore, applying

the numbers shown in Figure 4 above to Equation 5 (the definitional method) yields:

%OVL = 100 ( )( ) ( )

2 22 40 14 5 16 3 11 40 5 3 2 16+ + + + + +

+ + +; E = 39.60%

Had Equation 5 been known to Mattyn (1967), this %OVL could have been

added to the results in the article.

When a data matrix such as Table 1 is available, the matrix method of

calculating % overlap (Equation 6) is recommended. For example, the authors of

the present study recommended that Equation 6 be applied in a study by Beckman,

McFarland, Gosda, and Shepard (2012). Beckman et al. (2012) studied the degree of

overlap of three sets of quality indicators adopted by three accreditation standards —

the NASP 2000 Standard, the NASP 2010 Standard, and the ISPA 2009 Standard.

Their study, utilizing Equation 6 shown in the present article to calculate the degree

of overlap of quality indicators among the three standards, yielded % OVL = 67.42%.

As shown in the above examples, there are obviously situations where the

definitional method should be used and other situations where the matrix method should

be used. Consider the following interesting “problem statements” based on a suggestion

given by one of the reviewers of the present paper:

1. Nine universities go through a national accreditation process that utilizes

assessment criteria of 120 quality assurance indicators. What is the percentage overlap

of the quality assurance indicators passed (or failed) by the nine universities?

How would you solve this problem? Would you use the definitional method

(Equation 5) or the matrix method (Equation 6) to solve this problem?

2. Each of the 59 members in a high school class is required to sign up for

a minimum of one and a maximum of three academic clubs. A total of 10 students

sign up ONLY for the poetry club, 20 students ONLY for the history club, and

15 students ONLY for the mathematics club. If six students sign up for exactly two

clubs, how many students sign up for all three clubs, and what is the extent to which

the 59 students choose the same clubs?


135

How would you solve this problem? Would you use the definitional method

or the matrix method to solve this problem? (Hint: Try Figure 2, and Equation 4

which is a special case of Equation 5.)

A Final Note Finally, readers interested in alternative definitions of overlap might want to

consult Gluck’s (1990) article. As mentioned earlier toward the beginning of this article,

Gluck developed an alternative definition of overlap between two sources known as

Syndetic Freedom or SF. SF is “a dissimilarity measure that assesses the separation

of sources” (p. 48) or sets.

ReferencesAnderson, E., Roth, P., & Palmer, I. S. (1985). A national survey of the need for

doctorally prepared nurses in academic settings and health service agencies.

Journal of Professional Nursing, 1(1), 23-33.

Baker, C. A., & Bale, R. L. (1981). Anatomy of clearinghouses. Bulletin of the

American Society for Information Science, 7(3), 21-23.

Beckman, T., McFarland, M., Gosda, J., & Shepard, J. (2012, February). Evaluating

quality Indicators and accreditation processes between the National Association

of School Psychologists (NASP) and the International School Psychology

Association (ISPA). Poster presented at the TSP session of the 2012 Annual

Meeting of the National Association of School Psychologists (NASP),

Philadelphia, PA.

Booth, T., Simons, K., & Both, W. (1991). Relocation and the characteristics of

hospital and hostel regimes. International Journal of Rehabilitation Research,

14(3), 213-222.

Brittain, J. M., & Roberts, S. A. (1980). Rationalization of secondary services:

Measurement of coverage of primary journals and overlap between services.

Journal of the American Society for Information, 31(3), 131-142.


136

Bronstein, L. R., Ball, A., Mellin, E. A., Wade-Mdivanian, R., & Anderson-Butcher,

D. (2011). Advancing collaboration between school- and agency-employed

school-based social workers: A mixed-methods comparison of competencies

and preparedness. Children & Schools, 33(2), 83-95.

Ding, W., & Marchionini, G. (1996). A comparative study of web search service

performance. Proceedings of the ASIS Annual Meeting, 33, 136-142.

Drake, B., Jonson-Reid, M., & Sapokaite, L. (2006). Rereporting of child maltreatment:

Does participation in other public sector services moderate the likelihood of a

second maltreatment report? Child Abuse & Neglect: The International Journal,

30(11), 1201-1226.

Gluck, M. (1990). A review of journal coverage overlap with an extension to the

definition of overlap. Journal of the American Society for Information Science,

41(1), 43-60.

Heal, L. W., Copher, J. I., & Rusch, F. R. (1990). Inter-Agency Agreements (IAAs)

among agencies responsible for the transition education of students with

handicaps from secondary schools to post-school settings. Career Development

for Exceptional Individuals, 13(2), 121-127.

LaBorie, T., Halperin, M., & White, H. D. (1985). Library and information science

abstracting and indexing services: Coverage, overlap, and context. Library and

Information Science Research, 7(2), 183-195.

Martyn, J. (1967). Tests on abstracts journals: Coverage overlap and indexing. Journal

of Documentation, 23(1), 45-70.

Pulkki, J. M., Rissanen, P., Raitanen, J. A. & Viitanen, E. A. (2011). Overlaps

and accumulation in the use of rehabilitation services. International Journal of

Rehabilitation Research, 34(3), 255-260.

Reifel, N. Bayhylle, R., Harada, N., & Villa, V. (2009). American Indian veterans

views about their choices in health care: VA, IHS, and Medicare. American

Indian Culture and Research Journal, 33(3), 23-33.

Report: Government wasting ‘tens of billions’ of dollars annually on duplication, overlap.

(2012, February 28). FoxNews. Retrieved from http://www.foxnews.com/politics/

2012/02/28/report-government-wasting-tens-billions-dol...


137

Robinson, C. C., & Rosenberg, S. A. (2004). Child welfare referrals to Part C. Journal

of Early Intervention, 26(4), 284-291.

Schneider, M. F., German, D., & Johnson, B. (1986). Service overlap for the reading

disabled student: A survey of learning disability and remedial reading profes-

sionals. Reading Psychology, 7(3), 153-162.

Schuegraf, E. J., Keliher, L. T., & van Bommel, M. F. (1992). An analysis of

personal journal subscriptions of university faculty, Part I, Science. Journal of

the American Society for Information Science, 43(1), 28-33.

Sharma, V. S. (1982). A comparative evaluation of online databases in relation to

welfare and corrective services, and Community Development. Online Review,

6(4), 297-313.

139

สรกร โตสต

Book review

Reframing Evaluation Through Appreciative Inquiry

Preskill, H. & Cassambas, T.T.

สÓนกพมพ Sage Publications, Inc., Thousand Oaks, California, USA.

พมพครงท 1, 2006, 192 หนา

หนงสอเลมนเปนหนงสอทเสนอมมมองการใชการสบสอบแบบชนชม (Appreciative

Inquiry: AI) ในการประเมนสÓหรบการพฒนาและเปลยนแปลงองคกร ผเขยนเสนอแนวทาง

การพฒนา การปฏบตและสรางการประเมนทมความหมายทสามารถใชประโยชน เชอมโยงกบการ

เปลยนแปลงของสภาพแวดลอมรอบตว ซง AI แตกตางจากแนวคดอน โดยสามารถสรางแรงจงใจ

และกระตนสมาชกในองคกรโดยดงประสบการณ ภาพความสÓเรจในอดตมาใชใหเกดประโยชน

ผประเมนสามารถใช AI ในการออกแบบแนวทางการสÓรวจ สมภาษณ การพฒนาระบบประเมน

และสรางความสามารถในการประเมน

เนอหาของหนงสอเลมนประกอบดวย 6 บท โดยมรายละเอยดในแตละบท ดงน

บทท 1 บทนÓเกยวกบการสบสอบแบบชนชม (AI) เปนการเสนอภาพรวมทมา หลกการ

แนวคดพนฐาน ใหผอานรจก AI ซงเปนทงกระบวนการและปรชญาในการสรางสรรคองคกรจากสงท

ใชงานไดสภาพอนาคตทปรารถนา บนพนฐานหลกการ/ขอตกลงเบองตน 8 ขอ ไดแก 1) หลกการ

สรางความร 2) หลกการเกดขนของสรรพสงในเวลาเดยวกน 3) หลกสนทรยสาร 4) หลกการ

คาดหวง 5) หลกเชงบวก 6) หลกองครวม 7) หลกการบญญต และ 8) หลกทางเลอกอยางอสระ

โดยมขนตอน 4 ระยะ หรอทเรยกวา รปแบบ 4-I (4-I Model) ไดแก ระยะท 1 สบสอบ (Inquire)

ระยะท 2 วาดภาพในใจ (Imagine) ระยะท 3 เปลยนแปลงใหม (Innovate) และระยะท 4

การดÓเนนการ (Implement)

บทท 2 การใช AI ในการปฏบตการประเมน โดยผเขยนเสนอวา AI เปนทงมมมอง

วธการ ชดของเครองมอและกลยทธในการประเมน มความเชอมโยงเกยวของกบการประเมนในหลาย

ลกษณะเชน มจดมงหมายเดยวกนคอ เพอทÓใหองคกรเกดการพฒนาอยางยงยน เนนยÓแนวคด

สรางสรรคสงคมนยม โดยนÓผมสวนไดเสยทกภาคสวนเขามามสวนรวมในการประเมน ใชการเกบ

รวบรวมดวยการสมภาษณ ผเขารวมเรยนรและเตบโตรวมกนผานการถามคÓถาม การสะทอนคด

และการสานเสวนา บทบาทของผประเมนมหนาทในการประสาน อÓนวยความสะดวก เปนทปรกษา

140

สงเสรมใหบคลากรในองคกรทÓหนาทเปนผประเมนดวยตนเอง นอกจากน ผเขยนไดสรปบรบท

การประเมนเฉพาะทใช AI คอเปนองคกรทมความสนใจแนวคดการมสวนรวมและการรวมมอรวมพลง

ในการประเมน มความหลากหลายของผมสวนไดเสย/ผเกยวของ ใหคณคานวตกรรม จÓเปนตอง

ไดรบการเปลยนแปลงและตองการใชการประเมนเพอเตรยมสมาชกใหมความพรอมรบการเปลยนแปลง

นอกจากนสมาชกในองคกรควรเปดโอกาสรบฟงขอมล มการสนทนา แสดงความคดเหนอยางเปดเผย

และมความปรารถนาทจะสรางความสามารถในการประเมน

บทท 3 มงเนนไปทการประเมนโดยใช AI เพอพฒนาแผนการประเมน โดย AI ชวยให

ผเขารวม/ผมสวนเกยวของใหขอมลเกยวกบการวางแผนการประเมน สรางความเขาใจวตถประสงค

ของการประเมน ผประเมนสามารถเกบรวบรวมขอมลทนาเชอถอ สอดคลองกบความตองการ และ

การใชประโยชน ตลอดจนใชทรพยากรในการประเมนอยางคมคา

บทท 4 การออกแบบ สรางการสมภาษณและการสÓรวจ โดยประยกตใช AI ในการสรางการสมภาษณ ทงแบบเดยวและกลม ทงทเปนทางการและไมเปนทางการ หรอการสรางแบบสอบถาม

เพอใหไดขอมลเชงลกทจะนÓมาใชประโยชนในการประเมน จดมงหมายสÓคญคอการเกบรวบรวมขอมล

จากประสบการณทด ทเปนเลศหรอเปนจดเปลยน และคนหาองคประกอบทสรางความสÓเรจนน

บทท 5 การใช AI ในการพฒนาระบบประเมน โดยผกตดกบผเกยวของ/ผมสวนไดเสย

ในกระบวนการประเมน ทงในสภาพการทÓงานปจจบนและอดต อนจะสงผลดทงระดบองคกร และ

ระดบบคคล ในระดบองคกรเปนการสรางความมนใจถงความสอดคลองเชอมโยงของแผนกลยทธ

(Strategic Plan) วสยทศน (Vision) และพนธกจ (Mission) สามารถใชผลการประเมนในการ

ตดสนใจ มการเชอมโยง กจกรรมการประเมนกบการทÓงานโดยใชทรพยากรอยางคมคาและสมาชก

ในองคกรเรยนรจากประสบการณการประเมน และแบงปนความรรวมกน ในระดบบคคลและกลม

ชวยใหสมาชกในองคกรตระหนก เขาใจถงคณคาของการประเมน เขาใจความแตกตางของระบบ

การประเมนจากการทÓงานรวมกน ผลกระทบของโปรแกรมทงหมดและกระบวนการภายในองคกร

การนÓขอคนพบจากการประเมนไปใชในการออกแบบและบรณาการกบการปฏบตงานเพอการตดสนใจ

บทท 6 การสรางความสามารถทางการประเมนผาน AI โดยปรบเปลยนการศกษา “ปญหา”

สการศกษา “ความสÓเรจ” เนนการประเมนทสามารถเรยนรรวมกนมากกวากระบวนการกลาวโทษ

สรางวฒนธรรมการตอบสนองการประเมนและยอมรบความแตกตาง เสนอภาษาใหมทสรางความ

ไวใจ สามารถเขาถงกนอยางสรางสรรคทรงพลง เพมความเขาใจกระบวนการและผลลพธการประเมน

สงเสรมระบบการคด/แนวคดทฤษฎ ซงเปนสวนหนงของกระบวนทศนใหมในศาสตรการประเมน

141

นอกจากนเพอความเขาใจทชดเจน ผเขยนไดยกตวอยางกรณศกษาทเชอมโยงเนอหา

ในแตละบท อยางไรกดผเขยนไดออกตววาหนงสอเลมน ไมไดมงนÓ AI มาใชแทนทแนวคดการประเมน

หรอเปนยาสารพดประโยชนทผประเมนจะนÓไปใชในการแกปญหาทกกรณ แตผเขยนมความปรารถนา

อยางแรงกลาทจะเสนอทางเลอก มมมอง วธการประเมนหรอกลยทธในการประเมน ทจะเปน

ประโยชนในการประเมน และใชเปนพนฐานในการปฏบตการประเมนเพอยกระดบศาสตรการประเมน

เทาทจะสามารถเปนไปได ซงชวยเปนกลไกสÓคญในการขบเคลอนและใชประโยชนกบสภาพการ

เปลยนแปลงในสงคมปจจบน

วารสารวธวทยาการวจยปท 25 ฉบบท 1 (มกราคม - เมษายน 2555)

ผเขยน

ศรพนธ ตยะวงศสวรรณ นสตปรญญาเอก

ภาควชาวจยและจตวทยาการศกษา

คณะครศาสตร

จฬาลงกรณมหาวทยาลย

[email protected]

ณฏฐภรณ หลาวทอง, Ph.D. ผชวยศาสตราจารย




[email protected]

ศรชย กาญจนวาส, Ph.D. ศาสตราจารย




[email protected]

ทศนศรนทร สวางบญ นสตปรญญาเอก




[email protected]

ศรเดช สชวะ, Ph.D. รองศาสตราจารย




[email protected]

Eiji Muraki, Ph.D. Professor

Educational Informatics Research Division

Graduate School

Tohoku University, Japan

[email protected]

เพญจรา คนธวงศ, Ph.D. อาจารย

ภาควชาคอมพวเตอรธรกจ

คณะบรหารธรกจ

มหาวทยาลยกรงเทพ

[email protected]

เพญจร คนธวงศ อาจารย

หลกสตรบรหารธรกจบณฑต (ภาคภาษาองกฤษ)

คณะบรหารธรกจ

มหาวทยาลยเกษมบณฑต

[email protected]

กตพงษ เทยนตระกล รองศาสตราจารย




[email protected]

ทศนย ผลเนองมา รองศาสตราจารย




[email protected]

สมตรา เทยนตระกล ผชวยศาสตราจารย




[email protected]

วรรณ แกมเกต, Ph.D. รองศาสตราจารย




[email protected]

สเทพ บญซอน, Ph.D. อาจารย

มหาวทยาลยราชภฏวไลอลงกรณ

[email protected]

Teara Archwamety, Ph.D. Professor Emeritus

Department of Counseling and School Psychology

College of Education

University of Nebraska at Kearney

[email protected]

Max McFarland, Ph.D. Professor




[email protected]

Tammi Beckman, Ph.D. Assistant Professor




[email protected]

สรกร โตสต นสตปรญญาเอก




[email protected]

Authors

JOURNAL OF RESEARCH METHODOLOGY

Volume 25, Number 1 (January - April 2012)

Siripan Tiyawongsuwan Ph.D. Candidate

Department of Educational Research and Psychology

Faculty of Education

Chulalongkorn University

[email protected]

Nuttaporn Lawthong, Ph.D. Assistant Professor




[email protected]

Sirichai Kanjanawasee, Ph.D. Professor




[email protected]

Tatsirin Sawangboon Ph.D. Candidate




[email protected]

Siridej Sujiva, Ph.D. Associate Professor




[email protected]

Eiji Muraki, Ph.D. Professor

Educational Informatics Research Division

Graduate School

Tohoku University, Japan

[email protected]

Penjira Kanthawongs, Ph.D. Lecturer

Business Computer Program

School of Business Administration

Bangkok University

[email protected]

Penjuree Kanthawongs Lecturer

B.B.A. English Program

Faculty of Business Administration

Kasem Bundit University

[email protected]

Kitipong Thientrakul Associate Professor




[email protected]

Tassanee Pholnuangma Associate Professor




[email protected]

Sumitra Thientrakul Assistant Professor




[email protected]

Wannee Kaemkate Associate Professor




[email protected]

Suthep Boonsorn, Ph.D. Lecturer

Valaya Alongkorn Rajabhat University

[email protected]

Teara Archwamety, Ph.D. Professor Emeritus




[email protected]

Max McFarland, Ph.D. Professor




[email protected]

Tammi Beckman, Ph.D. Assistant Professor




[email protected]

Sirikorn Tosati Ph.D. Candidate




[email protected]

บทคดยอ (Abstract) ของวารสารวธวทยาการวจยในปท 10 ฉบบท 1 เปนตนไป ไดปรากฏในฐานขอมล ULRICH's International Periodicals Directory

Journal of Research Methodology in ULRICH‘s International

Periodicals Directory

001.42 TH ISSN 0857-2933

JOURNAL OF RESEARCH METHODOLOGY.(Text in English or Thai; abstracts in English) 1989. s-aB.90($3.60); newsstand price : $2. (Chulalongkorn University, Department of Educational Research)Chulalongkorn University Press. Phaya Thai Rd.,Bangkok 10330. Thailand. Tel. 215-3626. Ed. Somwung Pitiyanuwat. abstr.; bibl.; charts; stat.circ.1,000. Description: Covers research methodology, sta-tistics, measurement and evaluation, and research results in education and social sciences.

Refereed Serial

การเสนอบทความวจยเพอตพมพในวารสารวธวทยาการวจย

วารสารนเนนตพมพบทความในสาขาวชา

วธวทยาการวจย ผลงานวจยทางสงคมศาสตร

ดานครศาสตร/ศกษาศาสตร หรอไทยศกษา

กรณาสงตนฉบบและไฟล Microsoft Word

บทความวจยทจดทÓใหมสาระสÓคญครบถวน

ตามหลกการวจย และมตารางขอมลเชง

ประจกษประกอบผลการวจยพมพขนาด A-4

ประมาณ 10-15 หนา โดยใชรปแบบการพมพ

ของ APA พรอมทงบทคดยอภาษาไทยและ

ภาษาองกฤษ จÓนวน 3 ชด ไปทบรรณาธการ

วารสารวธวทยาการวจย ภาควชาวจยและ

จตวทยาการศกษา คณะครศาสตร จฬาลงกรณ

มหาวทยาลย ถนนพญาไท เขตปทมวน

กรงเทพฯ 10330 สÓหรบบทความภาษาองกฤษ

กรณาสง Prof. Dr. Teara Archwamety

College of Education, University of

Nebraska at Kearney 68849, U.S.A.

บทความทเสนอจะผานกระบวนการตรวจอาน

(blind review) เพอประเมนคณภาพโดย

ผประเมนบทความ 2 ทาน

The JOURNAL OF RESEARCH

METHODOLOGY is a scholarly

refereed journal publishing articles in

research methodology, social research,

educational research or Thai Studies.

Authors should follow the style speci-

fied in the PUBLICATION MANUAL

OF THE AMERICAN PSYCHO-

LOGICAL ASSOSIATION, latest edi-

tion. Manuscripts in Thai (10-15 pages,

with English Abstracts) should be sent,

in triplicate, to Editor of the Journal of

Research Methodology, Department of

Educational Research and Psychology,

Faculty of Education, Chulalongkorn

University, Phaya thai Road, Patumwan,

Bangkok 10330. Manuscripts (10-15

pages) in English should be sent, in

triplicate, to Prof. Dr. Teara Archwamety,

College of Edu-cation, University of

Nebraska at Kearney 68849, U.S.A. Two

fully blinded copies of manuscript are

submitted for blind reviewing.

วธวทยาการวจยเปนศาสตรแขนงหนงทไดรบความสนใจเปนอนมากในปจจบน ภาควชาวจยและจตวทยาการศกษา คณะครศาสตร จฬาลงกรณมหาวทยาลย และสมาคมวจยสงคมศาสตร แหงประเทศไทย ไดพจารณาเหนความสÓคญของศาสตรแขนงน จงไดจดทÓวารสารเพอเผยแพรให นกวชาการ อาจารย คร และนสตนกศกษาทรกความกาวหนาไดตดตามวชาการดานนอยางตอเนอง ตงแตป พ.ศ. 2547 เปนตนไปวารสารวธวทยาการวจยมกÓหนดออกปละ 3 ฉบบ (มกราคม-เมษายน), (พฤษภาคม-สงหาคม), (กนยายน-ธนวาคม) สมครสมาชก 1 ป จÓนวน 3 ฉบบ คาสมาชก 220.- บาท สมครสมาชก 2 ป จÓนวน 6 ฉบบ คาสมาชก 420.- บาท จÓหนายปลกเลมละ 80.- บาท การสมครสมาชก การตออายสมาชกและการสงซอโปรดกรอกรายละเอยดในใบสมครสมาชก ทานสามารถจายเชค ธนาณตหรอตวแลกเงนสงจาย ปณ.จฬาลงกรณมหาวทยาลย ในนามคณะครศาสตร จฬาลงกรณมหาวทยาลย กทม. 10330 โทรศพท 0-2218-2581-97 ตอ 800

วารสารวธวทยาการวจยJournal of Research Methodology

ชอ-นามสกล/หนวยงาน............................................................................................................................................................................................................................

ทอยทบาน..............................................ถนน........................................................................แขวง/ตÓบล.............................................................................................

เขต/อÓเภอ..........................................................................จงหวด.............................................................................................รหสไปรษณย.................................

สถานททÓงาน......................................................................................................................................................................................................................................................

เลขท............................ถนน......................................................................................................................แขวง/ตÓบล..............................................................................

เขต/อÓเภอ..........................................................................จงหวด.............................................................................................รหสไปรษณย.................................

สมครเปนสมาชก ❏ ป พ.ศ. ...............

ตองการซอวารสารฉบบทผานมาฉบบท.................ปท.................ถงฉบบท.................ปท..................รวม..................ฉบบ

รวมเปนเงน................................................................บาท

ทานประสงคจะใหสงวารสารไป ❏ ทบาน ❏ ททÓงาน

ทานไดสงเงนดวย ❏ เชค ❏ ธนาณต ❏ ตวแลกเงน

รวมจÓนวนเงนทงสน.............................................................................................บาท

ใบสมครสมาชกวารสารวธวทยาการวจย

journal of research ethodologyportal.edu.chula.ac.th/pub/jrm/oldweb/book/o25i1.pdf · reframing...

Documents