การออกแบบและประเมินแบบสอบถามการเรียนรู้เชิงสะท้อนเพื่อส่งเสริมการสอนในรายวิชาการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

ชเลศวร ธีระนุกูล; ชนาธิป ทิพย์ภักดี; ชิษณุพงศ์ ศรีอุทัยวงศ์; อนันตา สินไชย; ษากุล สินไชย

ผู้แต่ง

ชเลศวร ธีระนุกูล คณะเทคโนโลยีนวัตกรรมบูรณาการ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
ชนาธิป ทิพย์ภักดี คณะเทคโนโลยีนวัตกรรมบูรณาการ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
ชิษณุพงศ์ ศรีอุทัยวงศ์ คณะเทคโนโลยีนวัตกรรมบูรณาการ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
อนันตา สินไชย คณะเทคโนโลยีนวัตกรรมบูรณาการ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
ษากุล สินไชย ภาควิชาสาธารณสุขศาสตร์ คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยกรุงเทพธนบุรี

คำสำคัญ:

แบบสอบถามการเรียนรู้เชิงสะท้อน, การวิเคราะห์ข้อมูล, การเรียนรู้ของเครื่อง, การประเมินตนเอง, การพัฒนาการสอน

บทคัดย่อ

การวิจัยต้นแบบนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) ออกแบบแบบสอบถามการเรียนรู้เชิงสะท้อนสำหรับรายวิชาการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง (Data Analytics and Machine Learning: DAML) ที่ประเมินทั้งความเข้าใจในระดับหัวข้อและความสามารถในการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล (2) ประเมินคุณภาพของเครื่องมือเบื้องต้นในแง่ของความสอดคล้องภายใน ความสัมพันธ์กับความสำเร็จทางวิชาการ และความสามารถในการจำแนกผู้เรียนตามระดับความเข้าใจ และ (3) เสนอแนวทางปฏิบัติสำหรับการใช้แบบสอบถามเพื่อปรับปรุงการสอนและสนับสนุนการเรียนรู้แบบรายบุคคลในบริบทการศึกษาด้านเทคนิค การวิจัยนี้เป็นการตรวจสอบต้นแบบเชิงปริมาณโดยใช้แบบสอบถามหลังจบรายวิชาเป็นเครื่องมือในการเก็บข้อมูล กลุ่มตัวอย่างคัดเลือกแบบเจาะจง (Purposive Sampling) จากนักศึกษาระดับปริญญาตรี สาขาวิศวกรรมระบบการผลิต จำนวน 23 คน ที่ลงทะเบียนเรียนในรายวิชาการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง ภาคเรียนที่ 1 ปีการศึกษา 2567 โดยมีผู้ตอบแบบสอบถามจำนวน 19 คน ซึ่งตอบแบบสมัครใจ เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย ได้แก่ (1) แบบสอบถามการเรียนรู้เชิงสะท้อนที่ครอบคลุมหัวข้อ การจัดกลุ่ม กฎความเกี่ยวพัน การถดถอย การจำแนกประเภท และการประมวลผลภาพ (2) ผลการเรียน และ (3) แบบประเมินความเข้าใจ การวิเคราะห์ข้อมูลดำเนินการโดยใช้ สถิติพรรณนา (ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) และการวิเคราะห์ความสอดคล้องภายในด้วยค่าสัมประสิทธิ์แอลฟาของครอนบาค (Cronbach’s ) ผลการวิจัยพบว่า (1) แบบสอบถามสามารถจำแนกระดับความเข้าใจของผู้เรียนในแต่ละหัวข้อได้อย่างชัดเจน โดยหัวข้อที่ผู้เรียนเข้าใจมากที่สุดคือ การถดถอย และหัวข้อที่เข้าใจน้อยที่สุดคือการประมวลผลภาพ (2) ผลการประเมินตนเองมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน โดยเฉพาะในหัวข้อที่มีการประยุกต์ใช้งานจริง และ (3) แบบสอบถามแสดงความน่าเชื่อถือโดยรวมที่ยอมรับได้ โดยมีค่าแอลฟาของครอนบาคเท่ากับ 0.82 ซึ่งสามารถใช้เป็นเครื่องมือวินิจฉัยที่ดีเพื่ออำนวยความสะดวกในการเรียนรู้แบบรายบุคคลและการเรียนการสอนแบบดิจิทัลในหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

เอกสารอ้างอิง

Alvarado, F. C., León, M. P. & Colon, A. M. O. (2016). Validation of a Questionnaire on Research-based Learning with Engineering Students. Journal of Technology and Science Education, 6(3), 219-233. doi:10.3926/jotse.227

Baines, S., Boucas, S. B. & Otermans, P. C. J. (2023). Using a Survey and Discussion Forums on Students’ Satisfaction and Experience to inform the Development of a New Virtual Leaning Environment (VLE): A Data-driven Approach to Technology Use in Learning and Teaching. International Journal of Technology in Education, 6(4), 620-634. doi:10.46328/ijte.540

Boyd, E. M. & Fales, A. W. (1983). Reflective Learning: Key to Learning from Experience. Journal of Humanistic Psychology, 23(2), 99-117. doi:10.1177/0022167883232011

Christensen, R. & Knezek, G. (2016). Validating the Technology Proficiency Self-Assessment Questionnaire for 21st Century Learning (TPSA C-21). Journal of Digital Learning in Teacher Education, 33(1), 20-31. doi:10.1080/21532974.2016.1242391

Chu, T. C. & Ashraf, M. (2025). Artificial Intelligence in Curriculum Design: A Data-Driven Approach to Higher Education Innovation. Knowledge, 5(3), 1-16. doi:10.3390/knowledge5030014

Cobern, W. & Adams, B. (2020). Establishing Survey Validity: A Practical Guide. International Journal of Assessment Tools in Education, 7(3), 404-419. doi:10.21449/ijate.781366

El Souefi, N. (2022). Using Lesson Reflective Questionnaires to Support Teachers' Professional Learning. Universal Journal of Educational Research, 10(5), 318-333. doi:10.13189/ujer.2022.100502

Ersozlu, Z., Taheri, S. & Koch, I. (2024). A Review of Machine Learning Methods Used for Educational Data. Education and Information Technologies, 29, 22125-22145. doi:10.1007/s10639-024-12704-0

Grus, J. (2019). Data Science from Scratch: First Principles with Python (2nd ed.). Sebastopol, California: O'Reilly Media.

Hassad, R. & Lacullo, G. (2023). Promoting Reflective Learning in Big Data Analytics: Key Facets and Pedagogical Strategies. IASE 2023 Satellite Conference - Fostering Learning of Statistics and Data Science. Toronto Canada: International Association for Statistical Education Publications. doi:10.52041/iase2023.108

Jacoba, F. & Samosa, R. (2024). Development and Validation of an Instrument to Measure the Teachers' Readiness, Competence, and Practices Towards International Large-scale Assessment. Ignatian International Journal for Multidisciplinary Research, 2(4), 1228-1251.

Liu, Y. (2019). Using Reflections and Questioning to Engage and Challenge Online Graduate Learners in Education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 14(3). doi:10.1186/s41039-019-0098-z

McKinney, W. (2017). Python for Data Analysis. Sebastopol, California: O'Reilly Media.

Numsang, T. & Tantrarungroj, T. (2018). Validity and Reliability of the Brief COPE Inventory: Thai Version. Journal of the Psychiatric Association of Thailand, 63(2), 189-198.

Plianbumroong, D. & Utaipan, P. (2020). The Effects of Using Reflective Learning to Enhance Nursing Student Critical Thinking. Research and Development Health System Journal, 13(1), 83-93.

Riangrila, P. (2020). Research Studies on Reflective Thinking. Journal of Education Loei Rajabhat University, 14(2), 1-13.

Strielkowski, W., Grebennikova, V., Lisovskiy, A., Rakhimova, G. & Vasileva, T. (2024). AI-driven Adaptive Learning for Sustainable Educational Transformation. Sustainable Development, 33(2), 1921-1947. doi:10.1002/sd.3221

Tavakol, M. & Dennick, R. (2011). Making Sense of Cronbach's Alpha. International Journal of Medical Education, 2, 53-55. doi:10.5116/ijme.4dfb.8dfd

Wahono, B. & Chang. C. Y. (2019). Development and Validation of a Survey Instrument (aka) Towards Attitude, Knowledge and Application of STEM. Journal of Baltic Science Education, 18(1), 63-76. doi:10.33225/jbse/19.18.63