ปัจจัยเชิงสาเหตุที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับใช้งานแพลตฟอร์มสื่อสังคมเพื่อเป็นเครื่องมือสำหรับการเรียนรู้แบบร่วมกันของนักศึกษาระดับมหาวิทยาลัย: มุมมองความปกติใหม่หลังการระบาดของโควิด-19
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์พื่อ 1) ศึกษาปัจจัยเชิงสาเหตุที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับใช้งานแพลตฟอร์มสื่อสังคมเพื่อเป็นเครื่องมือสำหรับการเรียนรู้แบบร่วมกันของนักศึกษาระดับมหาวิทยาลัย และ 2) ศึกษารูปแบบของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับใช้งานแพลตฟอร์มสื่อสังคมเพื่อเป็นเครื่องมือสำหรับการเรียนรู้แบบร่วมกันของนักศึกษาระดับมหาวิทยาลัย การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ กลุ่มตัวอย่าง คือ นักศึกษาระดับมหาวิทยาลัยที่มีประสบการณ์ในการใช้งานแพลตฟอร์มสื่อสังคมสำหรับการเรียนรู้ร่วมกัน ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิเคราะห์คำนวณได้จากการกำหนดอัตราส่วนระหว่างหน่วยตัวอย่างตามจำนวนพารามิเตอร์ตามสูตรของ Hair et al. (2010) จำนวน 371 คน ใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง เครื่องมือที่ใช้เก็บรวบรวมข้อมูล ได้แก่ แบบสอบถาม สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ วิเคราะห์ตัวแบบสมการโครงสร้างด้วยเทคนิควิธี PLS-SEM ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยเชิงสาเหตุที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับใช้งานแพลตฟอร์มสื่อสังคมเพื่อเป็นเครื่องมือสำหรับการเรียนรู้แบบร่วมกันของนักศึกษาระดับมหาวิทยาลัยมากที่สุด คือ ความสามารถในการรองรับการทำงานร่วมกันเป็นทีม และการรับรู้ถึงความเพลิดเพลินใจ ตามลำดับ ผลจากวิจัยชี้ให้เห็นถึงความสำคัญในการทำความเข้าใจปัจจัยเชิงสาเหตุที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับใช้งานแพลตฟอร์มสื่อสังคมเพื่อเป็นเครื่องมือสำหรับการเรียนรู้แบบร่วมกันของนักศึกษาระดับมหาวิทยาลัย และมีข้อเสนอแนะสำหรับสถาบันการศึกษาและหน่วยงานที่มีส่วนเกี่ยวข้องในการส่งเสริมการใช้งานแพลตฟอร์มสื่อสังคมสำหรับการเรียนรู้ร่วมกันของนักศึกษาระดับมหาวิทยาลัยที่มีความสอดคล้องกับสถานการณ์ปัจจุบันและการเปลี่ยนผ่านเพื่อก้าวไปสู่การจัดการเรียนการสอนในรูปแบบชีวิตปกติใหม่
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ทัศนะและความคิดเห็นที่ปรากฏในบทความในวารสารศิลปการจัดการ ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความนั้น และไม่ถือเป็นทัศนะและความรับผิดชอบของกองบรรณาธิการ ยินยอมว่าบทความเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารศิลปการจัดการ
เอกสารอ้างอิง
Adedoyin, O.B., & Soykan, E. (2020). Covid-19 pandemic and online learning: the challenges and opportunities. Interactive Learning Environments, Ahead-of-Print, 1-13. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1813180
Ainin, S., Naqshbandi, M.M., Mogavvemi, S., & Jaafar, N.I. (2015). Facebook usage, socialization and academic performance.Computers & Education, 83, 64-73. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2014.12.018
Almaiah, M.A., Al-Khasawneh, A., & Althunibat, A. (2020). Exploring the critical challenges and factors influencing the e-Learning system usage during COVID-19 pandemic. Education and Information Technologies, 25, 5261-5280. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10219-y
Anuradha, A.G. (1995). Collaborative Learning Enhances Critical Thinking. Journal of Technology Education, 7(1), 22-30. https://doi.org/10.21061/jte.v7i1.a.2
Baborska-Narozny, M., Stirling, E., & Stevenson, F. (2017). Exploring the Efficacy of Facebook Groups for Collective Occupant Learning About Using Their Homes. American Behavioral Scientist, 61(7), 757–773. https://doi.org/10.1177/0002764217717566
Chin, W.W. (2010). How to write up and report PLS analyses, in Esposito Vinzi, V., Chin, W.W., Henseler, J. and Wang, H. (Eds), Handbook of Partial Least Squares: Concepts, Methods and Applications, Vol. 2, Springer Handbooks of Computational Statistics Series. Springer, Heidelberg: 655-690. https://doi.org/10.1007/978-3-540-32827-8
Čičević, S., Samčović, A., & Nešić, M. (2016). Exploring college students’ generational differences in Facebook usage. Computers in Human Behavior, 56, 83-92. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.11.034
Curtis, L., Edwards, C., Fraser, K.L., Gudelsky, S., Holmquist, J., Thornton, K., & Sweetser, K.D. (2010). Adoption of social media for public relations by nonprofit organizations. Public Relations Review, 36(1), 90-92. https://doi.org/10.1016/j.pubrev.2009.10.003
Davis, F.D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
Demir, M. (2018). Using online peer assessment in an instructional technology and material design course through social media. Higher Education, 75, 399-414. https://doi.org/10.1007/s10734-020-00505-6
Diamantopoulos, A., & Siguaw, J.A. (2006). Formative vs reflective indicators in measure development: does the choice of indicators matter?. British Journal of Management. 13(4), 263-282. https://doi.org/10.1111/j.1467-8551.2006.00500.x
Elkaseh, A.M., Wong, K.W., & Fung, C.C. (2016). Perceived ease of use and perceived usefulness of social media for e-learning in Libyan higher education: a structural equation modeling analysis. International Journal of Information and Education Technology, 6(3), 192-199. https://doi.org/10.7763/IJIET.2016.V6.683
Elnaj, S. (2021). Council post: the ‘new normal’ and the future of technology after the covid-19 pandemic. Retrieved March 16, 2022 from https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/01/25/the-new-normal-and-the-future-of-technology-after-the-covid-19-pandemic/
Fishbein, M., & Ajzen, A. (1975). Beliefs, attitudes, intentions, and behavior: An introduction to theory and research. Addison-Wesley.
Fornell, C., & Larcker, D.F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research, 18(10), 39-50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
Gao, F., Luo, T., & Zhang, K. (2012). Tweeting for learning: a critical analysis of research on microblogging in education published in 2008-2011. British Journal of Educational Technology, 43(5), 783-801. https://doi.org/10.1111/j.1467-8535.2012.01357.x
Habibi, M.R., Laroche, M., & Richard, M.O. (2016). Testing an extended model of consumer behavior in the context of social media-based brand communities. Computers in Human Behavior, 62, 292-302. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.079
Hair, J. F, Hult, G.T.M., Ringle, C.M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)(2nd ed.). Sage.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Prentice Hall.
Hamid, S., Waycott, J., Kurnia, S., & Chang, S. (2015). Understanding students’ perceptions of the benefits of online social networking use for teaching and learning. The Internet and Higher Education, 26, 1-9. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2015.02.004
Henseler, J., & Sarstedt, M. (2013). Goodness-of-fit indices for partial least squares path modeling. Computational Statistics, 28(2), 565-580. https://doi.org/10.1007/s00180-012-0317-1
Hew, K.F. (2011). Students’ and teachers’ use of Facebook. Computers in Human Behavior, 27(2), 662-676. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.11.020
Ibrahim, N.F., Wang, X., & Bourne, H. (2017). Exploring the effect of user engagement in online brand communities: evidence from Twitter. Computers in Human Behavior, 72, 321-338. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.03.005
Ifinedo, P. (2016). Applying uses and gratifications theory and social influence processes to understand students’ pervasive adoption of social networking sites: perspectives from the Americas. International Journal of Information Management, 36(2), 192-206. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2015.11.007
Lambić, D. (2016). Correlation between Facebook use for educational purposes and academic performance of students. Computers in Human Behavior, 61, 313-320. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.052
Lee, C.E.C., & Chong, A.Y.W. (2017). Students’ adoption of Facebook in higher education: a gender-based comparison. Proceedings of the International Conference on Communication and Media: An International Communication Association Regional Conference (i-COME’16), 02 February 2017, pp. 1-6. https://doi.org/10.1051/shsconf/20173300010
Li, C., & Lalani, F. (2020). The COVID-19 pandemic has changed education forever. This is how. https://www.weforum.org/agenda/2020/04/coronavirus-education-global-covid19-online-digital-learning/
Lin, C.P., & Anol, B. (2008). Learning online social support: An investigation of network information technology based on UTAUT. Cyber psychology and Behavior, 11(3), 268-272. http://doi.org/ 10.1089/cpb.2007.0057
Lin J.-W., & Lin K.H.-C. (2019). User acceptance in a computer-supported collaborative learning (CSCL) environment with social network awareness (SNA) support. Australasian Journal of Educational Technology, 35(1), 100-115. https://doi.org/10.14742/ajet.3395
Manca, S., & Ranieri, M. (2017). Networked scholarship and motivations for social media use in scholarly communication. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 18(2), 123-138. https://doi.org/10.19173/irrodl.v18i2.2859
Martínez-Torres, M.R., Toral Marín, S.L., Garcia, F.B., Vazquez, S.G., Oliva, M.A., & Torres, T. (2008). A technological acceptance of e-Learning tools used in practical and laboratory teaching, according to the european higher education area. Behaviour and Information Technology, 27(6), 495-505. https://doi.org/10.1080/01449290600958965
Milosevic, I., Zivkovic, D., Arsic, S., & Manasijevic, D. (2015). Facebook as virtual classroom: eSocial networking in learning and teaching among Serbian students. Telematics and Informatics, 32(4), 576-585. https://doi.org/10.1016/j.tele.2015.02.003
Moghavvemi, S., Paramanathan, T., Rahin, N.M., & Sharabati, M. (2017). Student’s perceptions towards using e-learning via Facebook. Behaviour & Information Technology, 36(10), 1081-1100. https://doi.org/10.1080/0144929X.2017.1347201
Murire, O.T., & Cilliers, L. (2017). Social media adoption among lecturers at a traditional university in Eastern Cape Province of South Africa. South African Journal of Information Management, 19(1), 1-6. https://doi.org/10.4102/sajim.v19i1.834
Nawi, N.C., Al Mamun, A., Nasir, N.A.M., & Muniady, R. (2019). Factors Affecting the Adoption of Social Media as a Business Platform: A Study among Student Entrepreneurs in Malaysia. Vision, 23(1), 1–11. https://doi.org/10.1177/0972262918821200
Nuq, P.A., & Aubert, B. (2013). Towards a better understanding of the intention to use eHealth services by medical professionals: The case of developing countries. International Journal of Healthcare Management, 6(4), 217-236.
https://doi.org/10.1179/2047971913Y.0000000 033
Owusu, G.M.Y., Bekoe, R.A., Otoo, D.S., & Koli, A.P.E. (2019). Adoption of social networking sites for educational use. Journal of Applied Research in Higher Education, 11(1), 2-19. https://doi.org/10.1108/JARHE-04-2018-0069
Pinho, J.C.M.R., & Soares, A.M. (2011). Examining the technology acceptance model in the adoption of social networks. Journal of Research in Interactive Marketing, 5(2/3), 116-129. https://doi.org/10.1108/17505931111187767
Phumkeaw, P. (2019). Development of a Model of Organizing for Learning For Enhancement of Reflective Thinking Ability of Student Teachers. 25(1), The Journal of Educational Measurement Mahasarakham University, 25(1), 188-205.
Rahman, N.S.A, Handayani, L., Othman, M.S., Al-Rahmi, W.M., Kasim, S., & Sutikno, T. (2020). Social media for collaborative learning. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 10(1), 1070-1078. https://doi.org/10.11591/ijece.v10i1.pp1070-1078
Rimor, R., & Arie, P. (2016). Visit to a small planet’: achievements and attitudes of high school students towards learning on Facebook – a case study. Handbook of Research on Technology Tools for Real-World Skill Development, IGI Global: 528-557. https://doi.org/10.4018/978-1-4666-9441-5.ch020
Ringle, C.M., Götz, O., Wetzels, M., & Wilson, B. (2009). On the use of formative measurement specifications in structural equation modeling: A Monte Carlo simulation study to compare covariance-based and partial least squares model estimation methodologies. In METEOR Research Memoranda (RM/09/014): Maastricht University. https://doi.org/10.26481/ umamet.2009014
Rodríguez-Hoyos, C., Haya, I., & Fernández-Díaz, E. (2015). Research on SNS and education: the state of the art and its challenges. Australasian Journal of Educational Technology, 31(1), 100-111. https://doi.org/10.14742/ajet.995
Rovinelli, R.J., & Hambleton, R.K. (1977). On the Use of Content Specialists in the Assessment of Criterion-Referenced Test Item Validity. Tijdschrift Voor Onderwijs Research, 2, 49-60.
Setiawan, R.A., Setyohadi, D.B., & Pranowo, P. (2018). Understanding customers’ intention to use social network sites as complaint channel: an analysis of young customers’ perspectives. E3S Web of Conferences, 31, 1-17. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20183111014
Setkhumbong, T. (2012). Effect of e-Learning Using Collaborative Learning via Social Media on Competency of Using Information and Communication Technology of Undergraduate Educational Students. Veridian E-Journal, SU, 5(2), 569-584.
Sharma, S.K., Joshi, A., & Sharma, H. (2016). A multi-analytical approach to predict the Facebook usage in higher education. Computers in Human Behavior, 55, 340-353. https://doi.org/ 10.1016/j.chb.2015.09.020
Supakit, P. (2016). Collaborative Learning and Constructivist Learning for Learners in the Digital Age. Journal of Education, Silpakorn University, 14(1), 6-14.
Tess, P.A. (2013). The role of social media in higher education classes (real and virtual) – a literature review. Computers in Human Behavior, 9(5), 60-68. http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2012.12.032
Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis, G.B., & Davis, F.D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540
Wong, K.K.K. (2013). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) techniques using SmartPLS. Marketing Bulletin, 24(1), 1-32. http://marketing-bulletin. masseyac.nz/V24/ MB_V24_T1_Wong.pdf
