การพัฒนาดัชนีความเสี่ยงทางการศึกษาที่เชื่อมโยงกับสภาพภูมิอากาศของประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ระบบการศึกษาของโลกและประเทศไทยกำลังเผชิญกับความเปราะบางจากภัยพิบัติที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ โดยเฉพาะในพื้นที่ชนบทและพื้นที่ที่มีข้อจำกัดทางเศรษฐกิจและสังคม แม้ว่ากรอบนโยบายระดับโลกจะให้ความสำคัญกับการปกป้องเด็กจากความเสี่ยงทางสิ่งแวดล้อม แต่ดัชนีชี้วัดที่มีอยู่ยังขาดความละเอียดเชิงพื้นที่และไม่ได้ผนวกผลลัพธ์ทางการศึกษาเข้าไปในโครงสร้างโดยตรง งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) พัฒนาดัชนีเชิงพื้นที่ของความเสี่ยงทางการศึกษาที่เชื่อมโยงกับสภาพภูมิอากาศ (Climate-Mapped Educational Risk Index: CMER) และ (2) วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีดังกล่าวกับปัจจัยด้านภูมิศาสตร์ โรงเรียน และนักเรียน การวิจัยใช้ข้อมูลคะแนน O-NET ระดับโรงเรียนจาก 4 รายวิชาหลักของโรงเรียน 30,112 แห่งในช่วง พ.ศ. 2560–2564 ร่วมกับข้อมูลภูมิอากาศความละเอียดสูงจากโครงการ SEACLID/CORDEX-SEA โดยเปรียบเทียบกับระยะฐาน พ.ศ. 2513–2550 ดัชนี CMER พัฒนาขึ้นด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักระหว่างตัวแปรภูมิอากาศสุดขั้วกับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน และจัดกลุ่มโรงเรียนตามระดับความเสี่ยงด้วยเกณฑ์ ROC จากนั้น ใช้การถดถอยแบบ Elastic Net วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างค่า CMER กับปัจจัยเสี่ยงรายเขตพื้นที่การศึกษา และสร้างเมทริกซ์ความเสี่ยง–ความสำคัญ (Risk-Importance Matrix: RIM) เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบาย
ผลการวิจัยพบว่า ระยะเวลาของปรากฏการณ์ฝนตกสุดขั้วเป็นมิติเดียวที่มีความสัมพันธ์เชิงโครงสร้างกับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนอย่างมีนัยสำคัญ โดยโรงเรียนในพื้นที่ภาคเหนือ ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ภาคกลางและภาคใต้มีแนวโน้มเสี่ยงสูง และผลการวิเคราะห์ RIM พบว่าปัจจัยทางการศึกษามีส่วนขยายขนาดความเสี่ยงแตกต่างกันในแต่ละพื้นที่ การออกแบบมาตรการที่จำเพาะต่อบริบทจึงมีความจำเป็น ดัชนี CMER และ RIM เป็นกรอบข้อมูลที่สามารถใช้ระบุความเสี่ยงและชี้เป้าการจัดสรรทรัพยากรเพื่อสร้างระบบการศึกษาที่เสมอภาคและยืดหยุ่นต่อ การเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการวารสาร ไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือร่วมรับผิดชอบใดๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนใดส่วนหนึ่งไปเผยแพร่ต่อหรือกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม ก่อนเท่านั้น
เอกสารอ้างอิง
Adler, C., Wester, P., Bhatt, I., Huggel, C., Insarov, G. E., Morecroft, M. D., Muccione, V., & Prakash, A. (2022). Cross-Chapter Paper 5: Mountains. In H. O. Pörtner, D. C. Roberts, M. Tignor, E. S. Poloczanska, K. Mintenbeck, A. Alegría, M. Craig, S. Langsdorf, S. Löschke, V. Möller, A. Okem, & B. Rama (Eds.), Climate change 2022: Impacts, adaptation and vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (pp.2273-2318). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009325844.022
Auer-Frege, I., Befus, E., Bih, K. B., Fawwad, M., Ide, T., Kiefer, M., Kienzl, P., Klüppel, D., Korte, L., Kortendieck, M., Moloinyane, S., Peters, K., Radtke, K., Schneider, S., & Weller, D. (2024). WorldRiskReport 2024: Focus on education and vulnerability to climate risks. Bündnis Entwicklung Hilft & Institute for International Law of Peace and Armed Conflict. https://weltrisikobericht.de/worldriskreport/
Auer-Frege, I., Bliecke, V., Bradshaw, S., Dijkzeul, D., Funke, C., Kienzl, P., Küsters, K., Masuch, L., Nasreen, M., Radtke, K., Schneider, S., Thielbörger, P., Weller, D., Wiegers, O., Yaman, D. K., & Zennig, K. (2023). WorldRiskReport 2023: Focus on diversity. Bündnis Entwicklung Hilft & Institute for International Law of Peace and Armed Conflict. https://weltrisikobericht.de/worldriskreport/
Bündnis Entwicklung Hilft & Ruhr-Universität Bochum, Institut für Internationales Friedens- und Konfliktrecht (IFHV). (2024). WorldRiskReport 2024: Multiple crises. https://securesustain.org/wp-content/uploads/2024/10/WorldRiskReport_2024.pdf
Duchek, S. (2020). Organizational resilience: A capability-based conceptualization. Business Research, 13(1), 215–246. https://doi.org/10.1007/s40685-019-0085-7
Eckstein, D., Künzel, V., & Schäfer, L. (2021). Global climate risk index 2021: Who suffers most from extreme weather events? Weather-related loss events in 2019 and 2000-2019. Germanwatch. https://germanwatch.org/en/cri
Google. (2024). Google Maps Platform documentation. https://developers.google.com/maps
Gottfried, M. A. (2014). Chronic absenteeism and its effects on students’ academic and socioemotional outcomes. Journal of Education for Students Placed at Risk, 19(1–2), 53–75. https://doi.org/10.1080/10824669.2014.962696
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2021). Multivariate data analysis (9th ed.). Cengage.
International Organization for Standardization. (2018). ISO 31000:2018 Risk management—Guidelines. Author.
Intergovernmental Panel on Climate Change. (2023). Climate change 2023: Synthesis report. Summary for policymakers. IPCC. https://doi.org/10.59327/IPCC/AR6-9789291691647.001
Jolliffe, I. T., & Cadima, J. (2016). Principal component analysis: A review and recent developments. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 374(2065), Article 20150202. https://doi.org/10.1098/rsta.2015.0202
Landell, H. (2016). The risk matrix as a tool for risk analysis: How to apply existing theories in practice in order to overcome its limitations [Master’s thesis, University of Gävle]. DiVA Portal. https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:944825/FULLTEXT01.pdf
Liu, J., Lee, M., & Gershenson, S. (2021). The short- and long-run impacts of secondary school absences. Journal of Public Economics, 199, Article 104441. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2021.104441
Martilla, J. A., & James, J. C. (1977). Importance-Performance Analysis. Journal of Marketing, 41(1), 77–79. https://doi.org/10.2307/1250495
Ngo-Duc, T., Tangang, F. T., Santisirisomboon, J., Cruz, F., Trinh-Tuan, L., Nguyen-Xuan, T., & Aldrian, E. (2016). Performance evaluation of RegCM4 in simulating extreme rainfall and temperature indices over the CORDEX-Southeast Asia region. International Journal of Climatology, 37(3), 163-182. https://doi.org/10.1002/joc.4803
Park, J., Goodman, J., Hurwitz, M., & Smith, J. (2020). Heat and learning. American Economic Journal: Economic Policy, 12(2), 306-339. https://doi.org/10.1257/pol.20180612
Rivadeneira Moreira, J. C. (2025). Risk management in education: A systematic
literature review of the last five years. Revista de Gestión Social y Ambiental, 19(1), e010977. https://doi.org/10.24857/rgsa.v19n1-127
Sutcliffe, K. M., & Vogus, T. J. (2003). Organizing for resilience. In K. S. Cameron, J. E. Dutton, & R. E. Quinn (Eds.), Positive organizational scholarship: Foundations of a new discipline (pp. 94–110). Berrett-Koehler Publishers.
Thampanishvong, K., Santisirisomboon, J., Sumano, B., Channuntapipat, C., Ngaosri, K., Witoonchart, P., Kaewbuadee, N., & Pinkaew, L. (2022). Impact assessment of climate change and environmental degradation on children in Thailand. Thailand Development Research Institute. https://www.unicef.org/thailand/media/10361/file/Climate%20Change%20Impact%20Assessment%20-%20Full%20report.pdf
Unal, I. (2017). Defining an optimal cut-point value in ROC analysis: An alternative approach. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2017, Article 3762651. https://doi.org/10.1155/2017/3762651
UNICEF. (2021). The climate crisis is a child-rights crisis: Introducing the Children’s Climate Risk Index. https://www.unicef.org/reports/climate-crisis-child-rights-crisis
United Nations Office for Disaster Risk Reduction. (2015). Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015–2030. UNDRR.
Zivin, J. G., & Neidell, M. (2014). Temperature and the allocation of time: Implications for climate change. Journal of Labor Economics, 32(1), 1-26. https://doi.org/10.1086/671766
Srisuttiyakorn, S. (2019). Educational inequality and its factors: Multilevel analysis integrated with median-based class of generalized entropy inequality index. Journal of Research Methodology, 32(3), 342–379. (in Thai)
