Indicators and Profile Groups of Readiness in Using Virtual Laboratory of Science Teacher

Main Article Content

Kanrawee Bosuwan
Duangkamol Traiwichitkhun
Siwachoat Srisuttiyakorn

Abstract

The purposes of this research were 1) to synthesize the indicators of readiness in using virtual laboratory of science teachers and 2) to analyze a latent profile of readiness in using virtual laboratory of science teachers. the quality of readiness assessment in using virtual laboratory of science teachers. This research studies on two stages by interview the virtual technology and science education specialists, with a total of eight persons. The sample group was high school teachers, Central region across Thailand, with a total of 144 teachers, two-stage random sampling. Data were collected by using semi-structure interview and readiness assessment in using virtual laboratory of science teachers’ questionnaire. This study examines the quality of measures in terms of their content validity and reliability (Omega=.971-.984). The data were analyzed using latent profile analysis with Mplus Version 7.3 programming.


The research revealed the following findings:


1. The readiness assessment in using virtual laboratory of science teachers’ questionnaire is a 5-point rating scale, Likert type ranging from 1(Strongly disagree) to 5( Strongly agree) of 42 items comprising of three indicators in terms of TPACK competency, technology using attitude and Virtual laboratory resources.


2. Latent profile analysis of readiness in using virtual laboratory of science teachers can be classified into 3 classes (VLMR =219.881, p=0.0965, AIC =2,628.07, BIC=2,740.923, Adjusted BIC=2,620.681, and Entropy = 0.931): Class 1 Teacher lacking of readiness in using virtual laboratory (14.58%), Class 2 Teacher lacking of knowledge and skill in using virtual laboratory (50.69%), and Class 3 Teacher having readiness in using virtual laboratory (50.69%).

Downloads

Article Details

Section
Research Article

References

พินันทา ฉัตรวัฒนา, และดารอวี มานตรี. (2562).สถาปัตกรรมระบบการเรียนรู้แบบมีส่วนร่วมด้วยห้องปฏิบัติการเสมือนจริง, วารสารครุศาสตร์อุตสาหกรรม สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง, 18(1), 220-230. https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/JIE/article/view/172034

วิภาวรรณ มักขุนทด.(2558). อิทธิพลของความสัมพันธ์ระหว่างมิติและวิธีประมาณค่าความเที่ยงที่มีต่อค่าความเที่ยงแบบพหุมิติ ความแม่นยำ และความถูกต้องของการประมาณค่าสัมประสิทธิ์ความเที่ยง. (วิทยานิพนธ์ ปริญญามหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย]. http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/51082

ศรีสิทธิ์ เจียรบุตร, สุชาติ แสนพิช, และภูมิ เจือศิริภักดี. (2566). เทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือนเพื่อการสอนปฏิบัติการด้านการพิมพ์สามมิติ, วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมธิราช 3(2), 21-35. https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/stouscitech/article/view/251802

อัญชนา กลิ่นเทียน และวรรณชัย วรรณสวัสดิ์. (2560). การสังเคราะห์รูปแบบห้องปฏิบัติการวิทยาศาสตร์เสมือนจริงด้วยการเรียนแบบผสมผสานเพื่อพัฒนาการคิดวิเคราะห์ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาตอนต้น, วารสารบัณฑิตศึกษามหาวิทยาลัยวไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์, 11(ฉบับพิเศษ), 147-162. https://so02.tci-thaijo.org/index.php/JournalGradVRU/article/view/116517

Dovel, J. (2020). Using latent profiles of personality to predict facets of organizational citizenship behavior [Master’s Thesis, Bowling Green State University]. ProQuest Dissertations and Theses database.

Holopainen, L., Hoang, N., Koch, A., & Kofler, Doris. (2020). Latent profile analysis of students’ reading development and the relation of cognitive variables to reading profiles. Annals of Dyslexia. 70(1), 94-114, https://doi.org/10.1007/s11881-020-00196-9

Howard, S., Tondeur, J., Siddiq, F., & Scherer, R. (2021). Ready, set, go! Profiling teachers’ readiness for online teaching in secondary education. Technology, Pedagogy and Education, 30(1), 141-158, https://doi.org/10.1080/1475939X.2020.1839543

Kuehne, T. (2020). Science teacher perceptions toward digital simulations and virtual Labs as digital tools in the 7-12th science classroom (28225665) [Doctoral dissertation, Ohio University]. ProQuest Dissertations and Theses database.

Muthén, L., & Muthén, B. (2002). How to Use a Monte Carlo Study to Decide on Sample Size and Determine Power. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 9 (4), 599-620, https://doi.org/10.1207/S15328007SEM0904_8

Park J, Yu HT. (2018). Recommendations on the sample sizes for multilevel latent class models. Educational and Psychological Measurement, 78(5), 737-761, https://doi.org/10.1177/0013164417719111

Scherer, R., Howard, S., Tondeur, J., & Siddiq, F. (2021). Profiling teachers’ readiness for online teaching and learning in higher education: Who’s Ready?. Computers in Human Behavior. 118, https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106675

Spurk, D., Hirschi, A., Wang, M., Valero, D., & Kauffeld, S. (2020). Latent profile analysis: a review and “how to” guide of its application within vocational behavior research. Journal of Vocational Behavior. 120, https://doi.org/10.1016/j.jvb.2020.103445

Stensen, K., & Lydersen, S. (2022). Internal consistency: from alpha to omega?. Tidsskr Nor Laegeforen. 142 (12), https://doi.org/10.4045/tidsskr.22.0112

Zimmer, W., McTigue, E., & Matsuda, N. (2021). Development and validation of the teachers’ digital learning identity survey. International Journal of Educational Research. 105(1), https://doi.org/10.1016/j.ijer.2020.101717

Waghmode, M., Desai, & Awati, J. (2023). Improving Teaching Learning with Development of Virtual Laboratory. Journal of Engineering Education Transformations. 36, https://doi.org /10.16920/jeet/2023/v36is2/23020

Wang, Yan & Kim, Eunsook & Yi, Zhiyao. (2021). Robustness of latent profile analysis to measurement noninvariance between profiles. Educational and Psychological Measurement. 82(1), 5-28, https://doi.org/10.1177/0013164421997896