Development of a Measure for Assessment of Scientific Process Skills, Using Construct Modeling Approach

Main Article Content

Bussakorn Singku
Putcharee Junpeng


Download data is not yet available.

Article Details

Research Article


กระทรวงศึกษาธิการ. (2551). หลักสูตรแกนกลางการศึกษาขั้นพื้นฐาน พุทธศักราช 2551. กรุงเทพมหานคร: โรงพิมพ์คุรุสภาลาดพร้าว.
พนิดา กระทุ่มนอก และ พัชรี จันทร์เพ็ง. (2560). ความก้าวหน้าในการเรียนรู้มโนมติทางวิทยาศาสตร์ของ นักเรียน ระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 4 เรื่อง รูปร่างโมเลกุลโควาเลนต์. ขอนแก่น: มหาวิทยาลัยขอนแก่น.
พัชรี จันทร์เพ็ง. (2561). การประยุกต์ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบแบบพหุมิติเพื่อการวิจัย. ขอนแก่น: โรงพิมพ์มหาวิทยาลัยขอนแก่น.
วีรภัทร์ สุขศิริ และ ชนม์ชกรณ์ วรอินทร์. (2559). การตรวจคะแนนจุดตัดขั้นต้นสำหรับกลุ่มสาระการเรียนรู้ วิทยาศาสตร์จากคะแนนสอบระดับชาติขั้นพื้นฐานด้วยวิธีทำแผนที่ความสามารถแฝงเชิงประจักษ์: การวิเคราะห์เพื่อการตัดสิน. กรุงเทพมหานคร: สถาบันทดสอบทางการศึกษาแห่งชาติ.
สำนักวิชาการและมาตรฐานการศึกษา. (2551). ตัวชี้วัดและสาระการเรียนรู้แกนกลาง กลุ่มสาระการเรียนรู้ วิทยาศาสตร์ ตามหลักสูตรแกนกลางการศึกษาขั้นพื้นฐาน พุทธศักราช 2551. กรุงเทพมหานคร: โรง พิมพ์ชุมนุมสหกรณ์การเกษตรแห่งประเทศไทย
Adams, R. J. (2005). Reliability as a measurement design effect. Studies in Educational Evaluation, 31, 162-172.
Adams, R. J., & Khoo, S. T. (1996). Quest. Melbourne, Australia: Australian Council for Educational Research.
Adams, R. J., Wilson, M., & Wang, W. C. (1997). The multidimensional random coefficients multinomial logit model. Applied Psychological Measurement, 21(1), 1-23
Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transaction on Automatic Control, 19(6), 716-723.
American Educational Research Association, American Psychological Association, & Nation Council on Measurement in Education. (2014). Standards for education and psychological testing. Washington, DC: American Educational Research Association.
American Association for the Advancement of Science. (1993). American Association for the Advancement of Science Project 2061: Science for all Americans. Washington, DC: American Association for the Advancement of Science
Arantika, J., Saputro, S., & Mulyani, S. (2019). Effectiveness of guided inquiry-based module to improve science process skills. Journal of Physics: Conference Series, 1157(4).
Azizah, N., Ibrahim, M., & Widodo, W. (2017). Process skill assessment instrument: Innovation to measure student’s learning result holistically. Journal of Physics Conference, 947(1).
Chiappetta, E. L., & Koballa, T. R. (2002). Science instruction in the middle and secondary schools. Upper Saddle River, NJ: Merrill/Prentice Hall.
Cizek, G. J. (2012). Defining and distinguishing validity: Interpretations of score meaning and justifications of test use. Psychological Methods, 17(1), 31.
DeMars, C. (2010). Item response theory: Understanding statistics measurement. Oxford: Oxford University Press.
Junpeng, P., Inprasitha, M., & Wilson, M. (2018). Modelling of the open-ended items for assessing multiple proficiencies in mathematical problem solving. The Turkish Online Journal of Educational Technology (TOJET), 17.
Linacre, J. M. (1994). Sample size and item calibration [or person measure] stability. Rasch Measurement Transactions, 7(4), 328.
__________. (1998). Many-facet Rasch measurement. Chicago: MESA Press.
Ongowo, R. O., & Indoshi, F. C. (2013). Science process skills in the Kenya certificate of secondary education biology practical examinations. Creative Education, 11(4), 713-717.
Ozgelen, S. (2012). Scientists’ science process skills within a cognitive domain framework. Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technology Education, 8, 283-292.
Padilla, M. J. (1990). The science process skills: Research matters to the science teacher. Reston, VA: National Association for Research in Science Teaching. http://www.narst. org/publications/research/skill.cfm
Rambuda, A. M., & Fraser, W. J. (2004). Perceptions of teachers of the application of science process skills in teaching geography in secondary schools in the free state province in South African. Journal of Education, 24, 10-17.
Rasch, G. (1980). Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. Chicago: University of Chicago Press. (Original work published 1960).
Sass D. A., Schmitt T. A., & Walker C. M. (2008). Estimating non-normal latent trait distributions with item response theory using true and estimated item parameters. Applied Measurement in Education, 21, 65-88.
Schwarz, G. (1978). Estimating the Dimension of a Model. The Annals of Statistics, 6(2), 461-464.
Webb, N. (1997). Criteria for alignment of expectations and assessments on mathematics and science education. Washington, DC: CCSSO
Wilson, M. (2005). Constructing measures: An item response modeling approach. Mahwah, NJ: Routledge.
Wilson, M., & Draney, K. (2002). A technique for setting standards and maintaining them over the time. In S. Nishisato, Y. Baba, H. Bozdogan, & K. Kanefugi (Eds.), Measurement and multivariate analysis (pp. 325-332). New York, NY: SpringVerlag
Wu, M. L., Adams, R. J., Wilson, M. R., & Haldane, S. A. (2007). ACER ConQuest: Generalised Item Response Modelling Software [Computer software]. Version 2. Camberwell, Victoria: Australian Council for Educational Research.
Wright, B. D., & Stone, M. H. (1979). Best test design. Chicago, IL: Mesa Press.