แบบจำลองสมการโครงสร้างคุณภาพการสอนในบทบาทของตัวแปรคั่นกลางระหว่างสภาพแวดล้อมการเรียนการสอนกับผลลัพธ์การเรียนรู้ของ นักศึกษาระดับอุดมศึกษา
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) ศึกษาคุณภาพการสอนของผู้สอน ผลลัพธ์การเรียนรู้ และสภาพแวดล้อมการเรียนการสอน (2) ศึกษาอิทธิพลของคุณภาพการสอนของผู้สอนในบทบาทการเป็นตัวแปรคั่นกลางระหว่างสภาพแวดล้อมการเรียนการสอนกับผลลัพธ์การเรียนรู้ และ (3) นำเสนอขั้นตอนและแนวทางการแก้ปัญหาของการวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้าง ข้อมูลที่ศึกษาเป็นข้อมูลทุติยภูมิของนักศึกษาระดับอุดมศึกษาในปีการศึกษา 2564 จำนวน 443 คน ที่ทำแบบประเมินผ่านระบบบริการการศึกษาของมหาวิทยาลัย ซึ่งค่าความเชื่อมั่นของแบบประเมินมีค่าระหว่าง 0.91-0.98 และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคทางสถิติ ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าความเบ้ ค่าความโด่ง และการวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้าง ผลการวิจัย พบว่า (1) คุณภาพการสอนของผู้สอนและสภาพแวดล้อมการเรียนการสอนอยู่ในระดับเหมาะสมมากที่สุด และผลลัพธ์การเรียนรู้ของนักศึกษาได้รับการพัฒนามาก (2) คุณภาพการสอนของผู้สอนเป็นตัวแปรคั่นกลางแบบเต็มรูประหว่างสภาพแวดล้อมการเรียนการสอนกับผลลัพธ์การเรียนรู้ของนักศึกษา และสภาพแวดล้อมการเรียนการสอนและคุณภาพการสอนของผู้สอนร่วมกันอธิบายความแปรปรวนของผลลัพธ์การเรียนรู้ของนักศึกษาได้ร้อยละ 80.00 (3) แนวทางและขั้นตอนที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้างที่มีความจำเพาะเจาะจง 6 ขั้นตอน ได้แก่ การประเมินค่าผิดปกติของข้อมูลการประเมินการแจกแจงปกติของตัวแปรแต่ละตัว การประเมินความตรงเชิงโครงสร้างของตัวแปรแฝง การประเมินความตรงเชิงจำแนกระหว่างตัวแปรแฝง การวิเคราะห์แบบจำลองโครงสร้าง และการจำแนกประเภทอิทธิพล และการแก้ปัญหาความตรงเชิงจำแนกระหว่างตัวแปรแฝงที่เป็นโครงสร้างให้รวมโครงสร้างของตัวแปรแฝงเข้าด้วยกันเป็นโครงสร้างลำดับที่สอง
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological bulletin, 103(3), 411-423.
Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173.
Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen, & J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models (pp. 136-162). Newbury Park, CA: Sage.
Farrell, A. M. (2010). Insufficient discriminant validity: A comment on Bove, Pervan, Beatty, and Shiu (2009). Journal of Business Research, 63(3), 324-327.
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). New York, NY: Pearson.
Hayes, A. F. (2009). Beyond Baron and Kenny: Statistical mediation analysis in the new millennium. Communication monographs, 76(4), 408-420.
Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999) Cutoff Criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1-55.
Iamkhongsi, S. (2018). Classroom management in the 21th Century. Bangkok: Triple education. (in Thai)
Ingard, A. (2022). Principles theories and practices: structural equation modeling. Bangkok: Chulalongkorn University Press. (in Thai)
Jöreskog, K. G. (1971). Simultaneous factor analysis in several populations. Psychometrika, 36(4), 409-426.
Kline, R. B. (1998). Principles and practice of structural equation modeling. New York, NY: The Guilford Press.
Mulaik, S. A., & Millsap, R. E. (2000). Doing the four-step right. Structural Equation Modeling, 7(1), 36-73.
Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nded.). New York, NY: McGraw-Hill.
Office of the Education Council. (2017). National education plan. Bangkok: Prig Whan Graftfic. (in Thai)
Ongardwanich, N. (2016). 21st century skills assessment guidelines. Journal of Education Thaksin University, 16(2), 1-11. (in Thai)
Panich, W. (2012). Ways to create learning for students in the 21st century. Bangkok: Tathata Publication. (in Thai)
Phra Kru Baidika Monthon Khamago (Chutosri). (2019). Environmental influence of contributing learning for development of tertiary students. Journal of Yanasangvorn Research Institute Mahamakut Buddhist University, 10(1), 192-200. (in Thai)
Henseler, J., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43, 115-135.
Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2004). A beginner's guide to structural equation modeling (2nded.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
