การศึกษาปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ต่อความฉลาดทางดิจิทัลของนักศึกษาพยาบาล
คำสำคัญ:
ความฉลาดทางดิจิทัล , นักศึกษาพยาบาล , ปัจจัยภายใน , ปัจจัยภายนอกบทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีความสัมพันธ์และปัจจัยมีอิทธิพลต่อความฉลาดทางดิจิทัลของนักศึกษาพยาบาล โดยใช้วิธีการวิจัยเชิงบรรยายความสัมพันธ์ เก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างนักศึกษาพยาบาล จำนวน 110 คน จากมหาวิทยาลัยเอกชนและรัฐบาล เครื่องมือที่ใช้เก็บรวบรวมข้อมูลเป็นแบบสอบถาม แบ่งเป็น 4 ส่วน ได้แก่ แบบสอบถามข้อมูลส่วนบุคคล แบบสอบถามความฉลาดทางดิจิทัล แบบสอบถามปัจจัยภายใน และแบบสอบถามปัจจัยภายนอก วิเคราะห์ข้อมูลใช้สถิติพรรณนา สถิติวิเคราะห์สหสัมพันธ์แบบสเปียร์แมน และการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ ผลการวิจัย พบว่า
ปัจจัยภายในที่มีความสัมพันธ์กับความฉลาดทางดิจิทัลของนักศึกษาพยาบาล ได้แก่ ความสนใจ (ρ = 0.333, p< 0.01) แรงจูงใจ (ρ = 0.296, p< 0.01) และบุคลิกภาพการเรียนรู้ (ρ = 0.278, p< 0.01) ซึ่งสามารถทำนายความฉลาดทางดิจิทัลได้ ร้อยละ 43 (R² = 0.436) ส่วนปัจจัยภายนอกที่มีความสัมพันธ์กับความฉลาดทางดิจิทัล ได้แก่ โอกาสในการเรียนรู้ (ρ = 0.421, p< 0.01) และสภาพแวดล้อมที่สนับสนุนการเรียนรู้ (ρ = 0.348, p< 0.01) ซึ่งสามารถทำนายความฉลาดทางดิจิทัลได้ ร้อยละ 49 (R² = 0.497)
ผลการวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่า ทั้งปัจจัยภายในและปัจจัยภายนอกที่กล่าวมามีบทบาทสำคัญต่อการพัฒนาความฉลาดทางดิจิทัลของนักศึกษาพยาบาล จึงเสนอให้มีการพัฒนาโปรแกรมที่มุ่งเน้นส่งเสริมปัจจัยเหล่านี้ เพื่อเสริมสร้างศักยภาพความฉลาดทางดิจิทัลในกลุ่มนักศึกษาพยาบาลอย่างเป็นระบบ
References
Aitken, M., Clancy, B., & Nass, D. (2017). The growing value of digital health in the United Kingdom. IMS Institute for healthcare Informatics. https://www.iqvia.com/insights/the-iqvia-institute/reports-and-publications/reports/the-growing-value-of-digital-health
De Young, C. G., Quilty, L. C., & Peterson, J. B. (2007). Between facets and domains: 10 aspects of the Big Five. Journal of Personality and Social Psychology, 93(5), 880-896. https://doi.org/10.1037/0022-3514.93.5.880
DQ Institute. (2019). DQ framework 2.0: Empowering the next generation with digital intelligence. Retrieved from https://www.dqinstitute.org
Eshet-Alkalai, Y. (2012). Evaluating digital literacy in education: Methods and approaches. Educational Technology & Society, 15(2), 1-10. Retrieved from https://www.jstor.org/stable/jeductechsoci.15.2.1
Hampshire, K., Mwase-Vuma, T., Alemu, K., Abane, A., Munthali, A., Awoke, T., ... & Kasim, A. (2021). Informal mhealth at scale in Africa: Opportunities and challenges. World development, 140, 105257. https://doi.org/10.1016/ j.worlddev.2020.105257
Hargittai, E. (2010). Digital naiveté? Teenagers' lack of online knowledge and skills. Consequences for online behavior. Journal of Computer-Mediated Communication, 16(2), 230-253. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2010.01552.x
Kane, G. C., Palmer, D., Phillips, A. N., Kiron, D., & Buckley, N. (2015). Strategy, not technology, drives digital transformation. MIT Sloan Management Review, 14, 1-25. https://sloanreview.mit.edu/projects/strategy-drives-digital-transformation/
Livingstone, S., & Helsper, E. J. (2007). Gradations in digital inclusion: Children, young people and the digital divide. New Media & Society, 9(4), 671-696. https://doi.org/10.1177/1461444807080335
Insights, D. (2019). Deloitte's 2019 global blockchain survey. Blockchain Gets Down to Business. Deloitte. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/ telecommunications/global-mobile-consumer-survey-2019.html
Ogundaini, O. O., de la Harpe, R., & McLean, N. (2021). Integration of mHealth information and communication technologies into the clinical settings of hospitals in sub-Saharan Africa: qualitative study. JMIR mHealth and uHealth, 9(10), e26358. https://doi.org/10.2196/26358
Park, Y. (2016). Digital intelligence: The key to success in the digital age. Journal of Computer and Information Technology, 34(2), 235-246.
Rivoltella, P. C. (2018). Digital literacy and digital competence: Between promise and illusion. In M.Ranieri (Ed.), Digital literacy, technology, and social inclusion: Making sense of one-to-one computer programs (pp. 15-32). Springer.
Siling, V., Hengudomsub, P., Vatanasin, D., & Buri, C. (2023). Factors associated with Digital intelligence quotient among Lower secondary school students. Medical and Public Health Journal of Region 4,13(2), 39–52. (in Thai)
Van Deursen, A. J. A. M., & van Dijk, J. A. G. M. (2014). The digital divide shifts to differences in usage. New Media & Society, 16(3), 507-526. https://doi.org/10.1177/1461444813487959
Selwyn, N. (2004). Reconsidering political and popular understandings of the digital divide. New Media & Society, 6(3), 341-362. https://doi.org/10.1177/1461444804042519
Tsai, C. C., Chai, C. S., & Lee, C. S. (2018). Teachers’ digital literacy and their integration of technology in the classroom. Computers & Education, 119, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.01.013
Thongmeekhaun,T.,Sungkhachat,B.,Kitrungroap,T.,Juntaveemuang,V., & Meena,S.(2018). Computer Related Health Problems: Risk Perception in Protection Behaviors among Supporting Staffs.The Southern College Network Journal of Nursing and Public Health,5(2),258-271.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2024 วิทยาลัยพยาบาลบรมราชชนนี ราชบุรี

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความทีตีพิมพ์ในวารสารนี้ถือว่าเป็นลิขสิทธิ์ของวิทยาลัยพยาบาลบรมราชชนนี ราชบุรี และผลงานวิชาการหรือวิจัยของคณะผู้เขียน ไม่ใช่ความคิดเห็นของบรรณาธิการหรือผู้จัดทํา