Causal Relationship Model of Augmented Reality Usage Behavior for Educational Purpose of Teachers under the Office of the Basic Education Commission in Bangkok and Vicinity
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The objectives of this research were 1) to develop a causal relationship model of augmented reality usage behavior for educational purpose of teachers under the Office of the Basic Education Commission in Bangkok and vicinity and 2) to validate the consistency of the causal relationship model with empirical data. The sample consisted of 400 teachers under the Office of the Basic Education Commission in Bangkok and vicinity, who used augmented reality technology in teaching, obtained through quota sampling. The instrument used in the research was a 7-point rating scale online questionnaire. Data were analyzed using descriptive statistics which were the mean, standard deviation, skewness, kurtosis and inferential statistics which was the structural equation model. The results of the research showed that:
1. The causal relationship model of augmented reality usage behavior for educational purpose of teachers consisted of 6 factors which were: 1) performance expectancy, 2) effort expectancy, 3) social influence, 4) facilitating conditions, 5) behavioral intention, and 6) usage behavior. Each factor affected the behavior of using augmented reality technology for education.
2. The causal relationship model of augmented reality usage behavior for educational purpose of teachers was well consistent with the empirical data, having the Chi-square (2) = 84.25, df = 73, CMIN/df = 1.15, GFI = 0.98, AGFI = 0.95, SRMR = 0.04, and RMSEA = 0.02. All variables in the model were able to explain the variance of the augmented reality usage behavior at 85%. The variables that had direct influence on behavior of using augmented reality technology for education are facilitating conditions and behavioral intention. The variables that indirectly influenced the behavior of using augmented reality technology for education were performance expectancy, effort expectancy and social influence.
Article Details
The content and information contained in the published article in the Journal of Educational Measurement Mahasarakham University represent the opinions and responsibilities of the authors directly. The editorial board of the journal is not necessarily in agreement with or responsible for any of the content.
The articles, data, content, images, etc. that have been published in the Journal of Educational Measurement Mahasarakham University are copyrighted by the journal. If any individual or organization wishes to reproduce or perform any actions involving the entirety or any part of the content, they must obtain written permission from the Journal of Educational Measurement Mahasarakham University.
References
กรรณิการ์ คงทอง. (2561). ความตั้งใจเชิงพฤติกรรมในการใช้เทคโนโลยีของกลุ่ม เจเนอเรชั่นเบบี้บูมเมอร์ และเจเนอเรชั่นเอ็กซ์. วิทยานิพนธ์หลักสูตรบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพ.
กอบเกียรติ สระอุบล และ พัลลภ พิริยะสุรวงศ์. (2557). สื่อการสอนช่วยลดภาระทางปัญญาสำหรับการศึกษาในยุคดิจิทัล. วารสารปัญญาภิวัฒน์, 6(1), 198-207.
กริช แรงสูงเนิน. (2554). การวิเคราะห์ปัจจัยด้วย SPSS AMOS เพื่อการวิจัย. กรุงเทพฯ: ซีเอ็ดยูเคชั่น.
เกวลี ผาใต้, พิเชนทร์ จันทร์ปุ่ม และ อภิวัฒน์ วัฒนะสุระ. (2561). สื่อการเรียนรู้ด้วยเทคโนโลยีมิติเสมือนจริง เรื่อง คำศัพท์ภาษาอังกฤษสัตว์โลกน่ารู้. วารสารโครงงานวิทยาการคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ, 4(1), 23-28.
เขมณัฐ ภูกองไชย. (2558). ปัจจัยที่มีผลต่อพฤติกรรมในการทำวิจัยของอาจารย์ประจำสาขา. วารสารรัฐประศาสนศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาวิทยาลัยราชภัฏ, 13(2), 117-205.
จักรพันธ์ ศรียุกต์นิรันดร์ และนริศรา ภาควิธี. (2560). อิทธิพลเชิงสาเหตุของประเภทผู้บริโภคเป็นตัวแปรกำกับ และการขยายทฤษฎีรวมของการยอมรับและการใช้เทคโนโลยี 2 (UTAUT กรณีศึกษาผู้ให้บริการระบบโทรศัพท์เคลื่อนที่ในประเทศไทย. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชพฤกษ์, 3(2), 43 - 55.
จิราภรณ์ ปกรณ์. (2561). เทคโนโลยีโลกเสมือนผสานโลกแห่งความจริง. [ออนไลน์]. ได้จาก http://www.scimath.org/article-technology/item/7755-ar-augmented-reality [สืบค้นเมื่อ 30 มกราคม 2563 ]
นนท์ชนิตร อาชวพร. (2557). อัตลักษณ์ครูเชิงสร้งสรรค์นวัตกรรมสำหรรับศตวรรษที่ 21 ของนิสิตนักศึกษาครู : การประเมินความต้องการจำเป็น. วิทยานิพนธ์ ค.ม. กรุงเทพฯ : จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
พรทิพย์ ปริยวาทิต. (2558). ผลของการใช้บทเรียน Augmented Reality Code เรื่องคำศัพท์ภาษาจีนพื้นฐานสำหรับนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 3 โรงเรียนเทศบาล 2 วัดตานีนรสโมสร. วารสารวิทยบริการ, 27(1), 9 – 17.
พิมพันธุ์ เดชะคุปต์ และคณะ. (2555). สมรรถนะครูและแนวทางการพัฒนาครูในสังคมที่เปลี่ยนแปลง.ในไพฑูรย์ สินลารัตน์ (บรรณาธิการ). เพื่อความเป็นเลิศของการครุศึกษาไทย. กรุงเทพฯ : มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์.
พีรณัฐ ฤกษ์ศุภสมพล และนายเมธิชัย อรัญชราธร. (2560). การพัฒนาเออาร์เพื่อประยุกต์ใช้ในการออกแบบจัดวางเครื่องเรือนภายในห้อง. ปริญญานิพนธ์การศึกษาตามหลักสูตรวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหาลาดกระบัง.
รักษพล ธนานุวงศ์. (2556). สื่อเสริมการเรียนรู้ โลกเสมือนผสมโลกจริง (Augmented Reality) ชุดการจมและการลอย. กรุงเทพฯ:สำนักพิมพ์สำนักพิมพ์สถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. 41(181), 28 - 31. [ออนไลน์].ได้จาก http://emagazine.ipst.ac.th [สืบค้นเมื่อ 30 ตุลาคม 2562 ]
วิจารณ์ พานิช. (2555). วิถีสร้างการเรียนรู้เพื่อศิษย์ ในศตวรรษที่ 21. กรุงเทพฯ : ตถาตา พับลิเคชั่น.
วิริยาภรณ์ เตชะกฤตธีรพงศ์ และ ศรีสมรัก อินทุจันทร์ยง. (2558). ปัจจัยการยอมรับการใช้งานเทคโนโลยีการทำงานร่วมกัน ของบุคลากรในองค์การ. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต (ระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการ) สาขาวิชาระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการ คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
ศักดา วิจิตรคุณากร. (2558). ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้การบริการบอกตำแหน่ง บนเครือข่ายสังคมออนไลน์ของนักท่องเที่ยว. วารสารวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฎเชียงราย, 10(2), 62 - 84.
ศิริชัย กาญจนวาสี. (2550). สถิติประยุกต์สำหรับการวิจัย. พิมพ์ครั้งที่ 5. กรุงเทพฯ : ภาควิชาวิจัยการศึกษา คณะครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
สุรศักดิ์ สุทธิวรรณ และ ทรงศักดิ์ ภูสีอ่อน. (2561). การพัฒนาตัวบ่งชี้คุณลักษณะครูวิทยาศาสตร์ระดับชั้นประถมศึกษาในศตวรรษที่ 21 โรงเรียนประถมศึกษาจังหวัดอุดรธานี. วารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 24(1), 330 - 345.
สุวิภา แสงพันธุ์ตา และ สุมามาลย์ ปานคำ. (2562). รูปแบบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุพฤติกรรมการใช้โซเชียลมีเดียในการสื่อสารภายในองค์กรของบุคลากรกระทรวงแรงงาน. วารสาร มจร พุทธปัญญาปริทรรศน์. 4(1), 75-77.
สุเมธ ราชประชุม. (2561). เทคโนโลยีเสมือนจริงเพื่อการเรียนการสอนในยุคดิจิทัล. [ออนไลน์]. ได้จาก http://theced-digital.blogspot.com/2018/06/augmented-reality-technology-ar.html [สืบค้นเมื่อ 23 ตุลาคม 2562]
Awadhi, S.A. & Morris, A. (2008). The Use of the UTAUT Model in the Adoption of E-government Services in Kuwait. 41st. Hawaii International Conference on System Sciences, 1530 - 1605.
Boonsiritomachai, W. & Pitchayadejanant. K. (2019). Determinants affecting mobile banking adoption by generation Y based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Model modified by the Technology Acceptance Model concept. Kasetsart Journal of Social Sciences,1-10. [Online]. Available from https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2452315117301601 [accessed 14 March 2020].
Brata, A. H. & Amalia. F. (2018). Impact Analysis of Social Influence Factor on Using Free Blogs as Learning Media for Driving Teaching Motivational Factor. Proceedings of the 4th International Conference on Frontiers of Educational Technologies. June 2018.29-33.
Brown, S. A., Dennis, A. R., & Venkatesh, V. (2010). Predicting Collaboration Technology Use: Integrating Technology Adoption and Collaboration Research. Journal of Management Information Systems, 27(2), 9–54.
Chan, F. T. S., Yee-Loong Chong, A., & Zhou, L. (2012). An empirical investigation of factors affecting e-collaboration diffusion in SMEs. International Journal of Production Economics, 138, 329–344.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P. & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35 (8), 982–1003.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis. (ed. 7th). Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall.
Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling. (ed 3 rd). New York: The Guilford Press.
Oliveira, T., Faria, M., Thomas, M. A., & Popovic, A. (2014). Extending the understanding of mobile banking adoption: When UTAUT meets TTF and ITM. International Journal of Information Management, 34(5), 689–703.
Tay, L., & Jebb, A. (2017). Scale Development. In S. Rogelberg (Ed), The SAGE encyclopedia of industrial and organizational psychology, (ed 2nd). Thousand Oaks, CA: Sage.
Tzima, S., Styliaras, G. & Bassounas, A. (2019). Augmented Reality Applications in Education: Teachers Point of View. Journal of Education Sciences, 99(9), 1-18.
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.
Venkatesh, V., L. Thong, J. Y., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178.
Wolf, E. J., Harrington, K. M., Clark, S. L., & Miller, M. W. (2013). Sample size requirements for structural equation models: An evaluation of power, bias, and solution propriety. Educational and psychological measurement, 73(6), 913-934.