การวิเคราะห์ปัจจัยความสำเร็จในการจัดการเรียนการสอนแบบผสมผสานท่ามกลางภาวะการแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนา 2019 ของนักศึกษาระดับปริญญาตรี มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
คำสำคัญ:
ปัจจัยความสำเร็จ, การสอนแบบผสมผสาน, ไวรัสโคโรนา 2019บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีจุดประสงค์การวิจัยเพื่อวิเคราะห์ปัจจัยความสำเร็จในการจัดการเรียนการสอนแบบผสมผสานท่ามกลางภาวะการแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนา 2019 ทำการเก็บรวบรวมข้อมูลนักศึกษาที่ลงทะเบียนศึกษาในปีการศึกษา 2564 จำนวน 400 คนได้มาโดยวิธีการกำหนดขนาดการวิจัยด้วยโปรแกรมสำเร็จรูปแล้วสุ่มกลุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน การวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงบรรยายที่มีตัวแปรที่สนใจศึกษาประกอบไปด้วย เศรษฐานะทางสังคม (SES) ปฏิสัมพันธ์ของผู้เรียน (INT) ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน (ACH)และแรงจูงใจใฝ่สัมฤทธิ์ในการเรียน (MOT) เก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้เครื่องมือประกอบไปด้วย (1) แบบวัดเศรษฐานะทางสังคม (2) แบบวัดปฏิสัมพันธ์ของผู้เรียน (3) การวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของผู้เรียนและ (4) แบบวัดแรงจูงใจใฝ่สัมฤทธิ์ในการเรียน วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติบรรยายและการวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis) ผลการวิจัยพบว่าโมเดลปัจจัยความสำเร็จในการจัดการเรียนการสอนแบบผสมผสานที่ผู้วิจัยพัฒนาขึ้นสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (Chi-Square=4.945, df=5, p=.604, RMSEA=0.000, GFI=.996, CFI=.959)
References
Bandura, A. (1977). Social learning theory. Prentice Hall.
Bryman, A., & Cramer, D. (2002). Quantitative data analysis with SPSS release 10 for Windows: A guide for social scientists. Routledge.
Cohen, J. (1992). Statistical power analysis. Current Directions in Psychological Science. 1(3): 98–101.
Demir Kaymak, Z., & Horzum, M. B. (2013). Relationship between online learning readiness and structure and interaction of online learning students. Educational Sciences: Theory and Practice. 13(3): 1792–1797.
Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The “what” and “why” of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry. 11(4): 227–268.
Dessardo, N. S., Mustać, E., Dessardo, S., Banac, S., Peter, B., Finderle, A., Marić, M., & Haller, H. (2012). Chorioamnionitis and chronic lung disease of prematurity: A path analysis of causality. American Journal of Perinatology. 29(02): 133–140.
Dinata, P. A. C., Suparwoto, S., & Sari, D. K. (2020). Problem-based online learning assisted by WhatsApp to facilitate the scientific learning of the 2013 curriculum. Berkala Ilmiah Pendidikan Fisika. 8(1): 1–11.
Fernet, C., Trépanier, S.-G., Austin, S., & Levesque-Côté, J. (2016). Committed, inspiring, and healthy teachers: How do school environment and motivational factors facilitate optimal functioning at career start?. Teaching and Teacher Education, 59, 481–491.
Fitzgerald, N., & Li, L. (2015). Using presentation software to flip an undergraduate analytical chemistry course. In ACS Publications.
Glewwe, P. (2002). Schools and skills in developing countries: Education policies and socioeconomic outcomes. Journal of Economic Literature, 40(2), 436–482.
Hagenauer, G., Hascher, T., & Volet, S. E. (2015). Teacher emotions in the classroom: Associations with students’ engagement, classroom discipline, and the interpersonal teacher-student relationship. European Journal of Psychology of Education. 30(4): 385–403.
Handelsman, J., Ebert-May, D., Beichner, R., Bruns, P., Chang, A., DeHaan, R., Gentile, J., Lauffer, S., Stewart, J., & Tilghman, S. M. (2004). Scientific teaching. Science. 304(5670): 521–522.
Jurik, V., Gröschner, A., & Seidel, T. (2014). Predicting students' cognitive learning activity and intrinsic learning motivation: How powerful are teacher statements, student profiles, and gender? Learning and Individual Differences. 32: 132–139.
Johnson, D. W., & Johnson, R. T. (2009). An educational psychology success story: Social interdependence theory and cooperative learning. Educational Researcher. 38(5): 365–379.
Maria-Iuliana, D., Constanta-Nicoleta, B., & Iuliana, M. (2015). Semantic formative e-assessment for project management professionals. In 2015 4th Eastern European Regional Conference on the Engineering of Computer Based Systems.
Newton, S., Braithwaite, D., & Akinyemiju, T. F. (2017). Socio-economic status over the life course and obesity: Systematic review and meta-analysis. PLOS One, 12(5): 1-15.
Pathirana, T. I., & Jackson, C. A. (2018). Socioeconomic status and multimorbidity: A systematic review and meta-analysis. Australian and New Zealand Journal of Public Health, 42(2), 186–194.
Stockwell, B. R., Stockwell, M. S., Cennamo, M., & Jiang, E. (2015). Blended learning improves science education. Cell. 162(5): 933–936.
Xu, L., Lin, T., Xu, Y., Xiao, L., Ye, Z., & Cui, S. (2016). Path analysis of factors influencing household solid waste generation: A case study of Xiamen Island, China. Journal of Material Cycles and Waste Management. 18(2): 377–384.
Zhao, H., & Zhang, C. (2020). An online-learning-based evolutionary many-objective algorithm. Information Sciences. 509: 1–21.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
