สัมประสิทธิ์การสรุปอ้างอิงของชิ้นงานวัดสมรรถนะด้านการโค้ดดิ้งสำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 ด้วยการประยุกต์ใช้ทฤษฎีการสรุปอ้างอิง
คำสำคัญ:
สัมประสิทธิ์การสรุปอ้างอิง, การวัดสมรรถนะด้านการโค้ดดิ้ง, เกณฑ์การวัดสมรรถนะ, ทฤษฎีการสรุปอ้างอิงบทคัดย่อ
สัมประสิทธิ์การสรุปอ้างอิงช่วยให้มั่นใจว่า ผลการทดสอบเชื่อถือได้มากเพียงใดเมื่อใช้เงื่อนไขของการวัดต่างกัน เช่น นักเรียนทำข้อสอบต่างข้อ หรือผู้ตรวจต่างกัน หรือสถานการณ์อื่นที่ต่างออกไป งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาค่าสัมประสิทธิ์การสรุปอ้างอิงของชิ้นงานวัดสมรรถนะด้านการโค้ดดิ้งสำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 ด้วยการประยุกต์ใช้ทฤษฎีการสรุปอ้างอิง กลุ่มตัวอย่างแบ่งเป็น 2 กลุ่ม คือ กลุ่มนักเรียนระดับมัธยมศึกษาปีที่ 3 จังหวัดชุมพร 90 คน ได้จากการสุ่มหลายขั้นตอน และกลุ่มผู้ตรวจให้คะแนนซึ่งเป็นครูผู้สอนที่เชี่ยวชาญด้านการโค้ดดิ้ง 3 คน เลือกมาแบบเจาะจง รูปแบบการศึกษาเป็นแบบ r : ( p x i ) เมื่อ p แทน นักเรียน (90 คน) i แทน ชิ้นงาน (4 ชิ้นงาน) และ r แทนผู้ตรวจ (3 คน) เครื่องมือวิจัย คือ ชิ้นงานและเกณฑ์การวัดสมรรถนะด้านการโค้ดดิ้ง วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ทฤษฎีการสรุปอ้างอิง ผลการวิจัยปรากฏ ดังนี้ 1) ผลการประมาณค่าความแปรปรวน พบว่า องค์ประกอบความแปรปรวนของนักเรียนภายในผู้ตรวจทั้งการตรวจให้คะแนนชิ้นงานวัดสมรรถนะด้านการโค้ดดิ้งแบบใช้คอมพิวเตอร์และไม่ใช้คอมพิวเตอร์มีความแปรปรวนมากที่สุด (ร้อยละ 91.5 และร้อยละ 90.7 ตามลำดับ) และ 2) ผลการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การสรุปอ้างอิงความน่าเชื่อถือของผลการวัด พบว่า ค่าสัมประสิทธิ์ความน่าเชื่อถือของผลการวัดยอมรับได้สำหรับการตัดสินใจเชิงสัมพัทธ์และเชิงสัมบูรณ์ของชิ้นงานวัดสมรรถนะด้านการโค้ดดิ้งที่ไม่ใช้คอมพิวเตอร์และใช้คอมพิวเตอร์ ( เท่ากับ .7612 และ .7557, เท่ากับ .7612 และ .7557 ตามลำดับ) และสรุปว่าควรประเมินโดยใช้ชิ้นงานแบบไม่ใช้คอมพิวเตอร์และแบบใช้คอมพิวเตอร์อย่างละ 2 ชิ้น และตรวจด้วยผู้ตรวจคนเดียว
เอกสารอ้างอิง
ชนิสรา สงวนไว้ และศิริชัย กาญจนวาสี. (2559). ความเที่ยงของการวัดในระบบการประเมินสมรรถนะเชิงปฏิบัติ: การประยุกต์ทฤษฎีการสรุปอ้างอิง. วารสารวิจัยทางการศึกษา, 9(2), 26–43.
นลินี ณ นคร. (2561). วิธีการวัดและประเมินการคิดตามสภาพจริง (พิมพ์ครั้งที่ 2). สันติศิริการพิมพ์.
สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา. (2564). แนวทางการส่งเสริมการจัดการเรียนการสอนวิทยาการคำนวณ Coding เพื่อพัฒนาทักษะผู้เรียนในศตวรรษที่ 21. 21 เซ็นจูรี่.
Balanskat, A., & Engelhardt, K. (2015). Computing our future: Computer programming and coding priorities, school curricula and initiatives across Europe.
Brackmann, C. P., Román-González, M., Robles, G., Moreno-León, J., Casali, A., & Barone, D. (2017, November 8–10). Development of computational thinking skills through unplugged activities in primary school. In Proceedings of the 12th workshop on primary and secondary computing education (pp. 65–72). Nijmegen, Netherlands. https://doi.org/10.1145/3137065.3137069
Brennan, K., & Resnick, M. (2012, April 13–17). New frameworks for studying and assessing the development of computational thinking. In Proceedings of the 2012 annual meeting of the American Educational Research Association (pp. 1–25). Vancouver, Canada. http://scratched.gse.harvard.edu/ct/files/AERA2012.pdf
Brennan, R. L. (2001). Generalizability theory. Springer-Verlag.
Cronbach, L. J., Gleser, G. C., Nanda, H., & Rajaratnam, N. (1972). The dependability of behavioral measurements: Theory of generalizability for scores and profiles. Wiley.
Csizmadia, A., Curzon, P., Dorling, M., Humphreys, S., Ng., T., Selby, C., & Woollard, J. (2015). Computational thinking: A guide for teachers (Computing at School). https://eprints.soton.ac.uk/424545/1/150818_Computational_Thinking_1_.pdf
Djambong, T. (2016, July 6). Computational thinking in connection with the acquisition of key skills for the 21st century: Reflection from literature review. In Proceedings of 8th international conference on education and new learning technologies (pp. 500–509). Barcelona, Spain. https://doi.org/10.21125/edulearn.2016.1096
Ebel, R. L., & Frisbie, D. A. (1986). Essentials of educational measurement (4th ed.). Prentice Hall.
Hopkins, K. D., & Stanley, J. C. (1981). Educational and psychological measurement and evaluation (6th ed.). Prentice-Hall.
Jonsson, A., & Svingby, G. (2007). The use of scoring rubrics: Reliability, validity and educational consequences. Educational Research Review, 2(2), 130–144. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2007.05.002
Koo, T. K., & Li, M. Y. (2016). A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. Journal of Chiropractic Medicine, 15(2), 155–163. https://doi.org/10.1016/j.jcm.2016.02.012
Korkmaz, Ö. (2016). The effect of Scratch- and Lego Mindstorms EV3-based programming activities on academic achievement, problem-solving skills and logical-mathematical thinking skills of students. Malaysian Online Journal of Educational Sciences, 4(3), 73–88. https://eric.ed.gov/?id=EJ1106444
Mehrens, W. A., & Lehmann, I. J. (1991). Measurement and evaluation in education and psychology (4th ed.). Houghton Mifflin Company.
National Research Council. (2010). Report of a workshop on the scope and nature of computational thinking. National Academies Press. https://www.nae.edu/24767/Report-of-a-Workshop-on-The-Scope-and-Nature-of-Computational-Thinking
Shavelson, R. J., & Webb, N. M. (1991). Generalizability theory: A primer. Sage.
Thorndike, R. M., Cunningham, G. K., Thorndike, R. L., & Hagen, E. P. (1991). Measurement and evaluation in psychology and education (5th ed.). Macmillan Publishing.
Tsarava, K., Moeller, K., Pinkwart, N., Butz, M., Trautwein, U., & Ninaus, M. (2017). Training computational thinking: Game-based unplugged and plugged-in activities in primary school. https://www.researchgate.net/publication/320491120
Unahalekhaka, A., & Bers, M. U. (2022). Evaluating young children’s creative coding: Rubric development and testing for ScratchJr projects. Education and Information Technologies, 27, 6577–6597. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10873-w
Wing, J. M. (2010). Computational thinking: What and why?. https://www.cs.cmu.edu/~CompThink/resources/TheLinkWing.pdf
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารสังคมวิจัยและพัฒนา
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
