การวิเคราะห์อภิมานรูปแบบการจัดการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพต่อการคิดแก้ปัญหาของนักเรียน: การจับคู่คะแนนความโน้มเอียง

Main Article Content

สุพรรษา สุรินทร์
สุนทรพจน์ ดำรงค์พานิช

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาค่าขนาดอิทธิพลและคุณลักษณะงานวิจัยที่ส่งผลต่อการคิดแก้ปัญหาของนักเรียน และ 2) เปรียบเทียบค่าขนาดอิทธิพลของรูปแบบการจัดการเรียนรู้ที่พัฒนาการคิดแก้ปัญหาของนักเรียน หลังปรับค่าขนาดอิทธิพลด้วยวิธีการจับคู่คะแนนความโน้มเอียง จากงานวิจัยระดับบัณฑิตศึกษาที่เผยแพร่ระหว่าง พ.ศ. 2545 – 2564 จำนวน 35 เรื่อง รวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบบันทึกคุณลักษณะงานวิจัย และแบบประเมินคุณภาพงานวิจัย คำนวณค่าขนาดอิทธิพลด้วยวิธีการของ Glassวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์อภิมานแบบอิทธิพลสุ่มและอิทธิพลคงที่ การวิเคราะห์ถดถอยอภิมาน และการจับคู่คะแนนความโน้มเอียง ผลการวิจัยพบว่า 1) งานวิจัยเกี่ยวกับรูปแบบการจัดการเรียนรู้มีอิทธิพลต่อการคิดแก้ปัญหาของนักเรียนในระดับสูง (gif.latex?\bar{d} = 1.395) คุณลักษณะงานวิจัย จำนวน 4 ตัวแปร ได้แก่ มหาวิทยาลัยที่ผลิตงานวิจัย สาขาที่ผลิตงานวิจัย ระยะเวลาจัดการเรียนรู้ทั้งหมด และคุณภาพของงานวิจัย มีอิทธิพลต่อการคิดแก้ปัญหาของนักเรียนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 และ 2) หลังปรับแก้ด้วยวิธีการจับคู่คะแนนความโน้มเอียง พบว่า การเรียนรู้แบบสืบเสาะมีอิทธิพลต่อการคิดแก้ปัญหาของนักเรียนมากที่สุด โดยออกแบบการเรียนรู้ที่ให้นักเรียนได้สำรวจปัญหา สร้างความเข้าใจ ขยายความคิดผ่านการอภิปรายร่วมกัน และประเมินผลตามความเหมาะสมของแต่ละบริบท จะช่วยพัฒนาการคิดแก้ปัญหาของนักเรียนสูงขึ้น

Article Details

บท
บทความวิจัย

References

Akkerman, S., Admiraal, W., Brekelmans, M., & Oost, H. (2008). Auditing quality of research in social sciences. Quality & Quantity, 42, 257-274. https://doi.org/10.1007/s11135-006-9044-4

Austin, P. C. (2009). The relative ability of different propensity score methods to balance measured covariates between treated and untreated subjects in observational studies. Medical Decision Making, 29(6), 661-677. https://doi.org/10.1177/0272989X09341755

Bai, H. (2011). A comparison of propensity score matching methods for reducing selection bias. International Journal of Research & Method in Education, 34(1), 81-107. https://doi.org/10.1080/1743727X.2011.552338

Benedetto, U., Head, S. J., Angelini, G. D., & Blackstone, E. H. (2018). Statistical primer: propensity score matching and its alternatives. European Journal of Cardio-Thoracic Surgery, 53(6), 1112-1117. https://doi.org/10.1093/ejcts/ezy167

Borenstein, M., Hedges, L. V., Higgins, J. P., & Rothstein, H. R. (Eds.). (2021). Introduction to meta-analysis. John Wiley & Sons.

Card, N. A. (2012). Applied meta-analysis for social science research. The Guilford Press.

Cooper, H., Hedges, L. V., & Valentine, J. C. (2019). The handbook of research synthesis and meta-analysis (3rd ed.). Russell Sage Foundation. https://doi.org/10.7758/9781610448864

Czodrowski, P. (2014). Count on kappa. Journal of Computer-aided Molecular Design, 28, 1049-1055. https://doi.org/10.1007/s10822-014-9759-6

Dewey, J. (2022). How we think. DigiCat.

Egger, M., Smith, G. D., Schneider, M., & Minder, C. (1997). Bias in meta-analysis detected by a simple, graphical test. BMJ, 315, 629-634. https://doi.org/10.1136/bmj.315.7109.629

Eisenkraft, A. (2003). Expanding the 5e model. The Science Teacher, 70(6), 56–59.

Glass, G. V. (1976). Primary, secondary, and meta-analysis of research. Educational Researcher, 5(10), 3-8. https://doi.org/10.3102/0013189X005010003

Isaksen, S. G., Dorval, K. B., & Treffinger, D. J. (2010). Creative approaches to problem solving: A framework for innovation and change. SAGE publications.

Itsarangkul-Na-Ayutthaya, T., & Damrongpanit, S. (2022a). A meta-analysis of instructional management models affecting creative thinking development. European Journal of Educational Research, 11(4), 2069-2085. https://doi.org/10.12973/eu-jer.11.4.2069

Itsarangkul-Na-Ayutthaya, T., & Damrongpanit, S. (2022b). A meta-analysis of instructional management model for students' creative thinking development: An application of propensity score matching. European Journal of Educational Research, 11(4), 2429-2444. https://doi.org/10.12973/eu-jer.11.4.2429

Johnson, D. W., & Johnson, R. T. (2009). An educational psychology success story: Social interdependence theory and cooperative learning. Educational researcher, 38(5),

-379. https://doi.org/10.3102/0013189X09339057

Mayer, R. E. (2019). Problem solving. Oxford Research Encyclopedia of Education. https://doi.org/10.1093/acrefore/9780190264093.013.860

National Research Council. (2012). Education for life and work: Developing transferable knowledge and skills in the 21st century. National Academies Press.

Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (2023). Propensity scores in the design of observational studies for causal effects. Biometrika, 110(1), 1-13. https://doi.org/10.1093/biomet/asac054

Thornton, A., & Lee, P. (2000). Publication bias in meta-analysis: its causes and consequences. Journal of Clinical Epidemiology, 53(2), 207-216. https://doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00161-4

Van Houwelingen, H. C., Arends, L. R., & Stijnen, T. (2002). Advanced methods in meta analysis: multivariate approach and meta‐regression. Statistics in Medicine, 21(4), 589-624. https://doi.org/10.1002/sim.1040

Vevea, J. L., Coburn, K. M., & Sutton, A. J. (2019). Publication bias. In H. Cooper, L. V. Hedges, & J. C. Valentine (Eds.), The handbook of research synthesis and meta-analysis (3rd ed., pp. 383-429). Russell Sage Foundation. https://doi.org/10.7758/9781610448864.21

Khunchana, W. (2007). Meta-analysis of research on student's problem solving skills. [Master’s thesis]. Chulalongkorn University. (in Thai)

Susaorat, P. (2010). Cognitive Development (5th ed.). 9119 Technique Printing Co., Ltd. (in Thai)