การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมการใช้ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์กับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักศึกษา

ผู้แต่ง

  • ภาวินี อินทร์ทอง คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏพิบูลสงคราม จังหวัดพิษณุโลก 65000
  • เสกสรรค์ ศิวิลัย คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏพิบูลสงคราม จังหวัดพิษณุโลก 65000
  • ภวัต ฉิมเล็ก คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏพิบูลสงคราม จังหวัดพิษณุโลก 65000
  • สุกัญญา สมุทรเขตร์ คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏพิบูลสงคราม จังหวัดพิษณุโลก 65000
  • ธงรบ อักษร คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏพิบูลสงคราม จังหวัดพิษณุโลก 65000

DOI:

https://doi.org/10.14456/psruhss.2026.9

คำสำคัญ:

พฤติกรรมการใช้ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ , ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน , การวิเคราะห์ข้อมูลการเรียนรู้ , นักศึกษากลุ่มเสี่ยง, การศึกษาระดับอุดมศึกษา , การถดถอยโลจิสติกส์

บทคัดย่อ

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาพฤติกรรมการใช้ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ของนักศึกษา 2) วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมการใช้ห้องปฏิบัติการกับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน และ 3) เสนอแนวทางในการติดตามและสนับสนุนนักศึกษากลุ่มเสี่ยงโดยใช้แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลการเรียนรู้เป็นกรอบในการศึกษา การวิจัยเป็นการวิจัยเชิงปริมาณ โดยใช้ข้อมูลทุติยภูมิจากระบบบันทึกการใช้งานห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ร่วมกับข้อมูลผลการเรียนของนักศึกษาในภาคการศึกษาที่ 2 ปีการศึกษา 2567 และภาคการศึกษาที่ 1 ปีการศึกษา 2568 กลุ่มตัวอย่างคัดเลือกแบบเจาะจงจากนักศึกษาที่มีข้อมูลครบถ้วนทั้งสองแหล่งข้อมูล จำนวน 105 คน ดำเนินการเตรียมข้อมูล ตรวจสอบความสมบูรณ์ แปลงข้อมูลเป็นตัวแปรรายบุคคล และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สัน และแบบจำลอง Logistic Regression

ผลการวิจัยพบว่า นักศึกษามีพฤติกรรมการใช้ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ในระดับปานกลางถึงสูง และพฤติกรรมการใช้งานมีความสัมพันธ์กับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน โดยตัวแปรที่สัมพันธ์สูง ได้แก่ จำนวนวันที่เข้าใช้งาน จำนวนครั้งในการเข้าใช้ และระยะเวลาใช้งานรวม นอกจากนี้ แบบจำลอง Logistic Regression สามารถใช้ข้อมูลพฤติกรรมเพื่อสนับสนุนการจำแนกนักศึกษากลุ่มเสี่ยงได้ในระดับเหมาะสม โดยมีค่า AUC เท่ากับ 0.722 ความถูกต้องร้อยละ 81.30 ค่า Precision ร้อยละ 79.60 ค่า Recall ร้อยละ 77.80 และค่า F1-score ร้อยละ 78.70 ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่าข้อมูลจากระบบ Log สามารถนำไปใช้เป็นฐานข้อมูลสำหรับพัฒนาระบบติดตามและแจ้งเตือนนักศึกษากลุ่มเสี่ยง เพื่อสนับสนุนการดูแลช่วยเหลือนักศึกษาเชิงรุกในระดับอุดมศึกษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เอกสารอ้างอิง

จิราวรรณ พาชอบ. (2569). พฤติกรรมและความพึงพอใจการใช้บริการห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ของนักศึกษา คณะศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ วิทยาเขตอุดรธานี. Journal of Pitchaya Education and Research, 2(1), 40-47.

เจนจิรา ปาทาน, จรัญ แสนราช. (2568). การวิเคราะห์ปัจจัยการเลือกศึกษาต่อคณะครุศาสตร์ด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล. Journal of Spatial Development and Policy, 3(2), 1-28.

ผกามาศ บุตรสาลี, รัตนาภรณ์ บุญถม, เรณุกา นะรัยรัมย์, ลดาวัลย์ กันรัมย์ และกฤษณา จีนโน. (2567). ผลกระทบของพฤติกรรมการเรียนและกระบวนการจัดการเรียนการสอนที่ส่งผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักศึกษาสาขาวิชาการบัญชี ชั้นปีที่ 4 คณะวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏบุรีรัมย์. วารสารสหวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏบุรีรัมย์, 8(1), 95-112.

เพ็ชร พงษ์เฉย และนรินธน์ นนทมาลย์. (2569). การพัฒนาระบบวิเคราะห์การเรียนออนไลน์ มหาวิทยาลัยพะเยา. The Journal of Spatial Innovation Development, 7(1), 61-90.

ภูมิภควัธจ์ ภูมพงศ์คชศร, พลภัทร บริรักษ์ธนกุล, ณัฏฐ์ ตังปรีชาพาณิชย์, ไกร บุญบันดาล, ณรงค์ ศรีชัยบุญสูง, อธิสิทธิ์ นุชเนตร, และขวัญชนก อายุยืน. (2568). ความสัมพันธ์ระหว่างระบบการจัดการเทคโนโลยี สารสนเทศทางการศึกษากับประสิทธิภาพการเรียนการสอนแบบผสมผสานในสถานศึกษา. วารสาร ส่งเสริมและพัฒนาวิชาการสมัยใหม่, 3(2), 767-786.

สมิตา จุลเขตร. (2568). ปัจจัยที่ส่งผลต่อผลสัมฤทธิ์การบริหารการศึกษาในโรงเรียนวิถีพุทธ จังหวัดบุรีรัมย์. Journal of Social Science and Cultural, 9(10), 265-281.

สาธกา ตาลชัย, สุวัฒนพงษ์ ร่มศรี และสัญญา เคณาภูมิ. (2567). กลยุทธ์การจัดการเรียนรู้เชิงรุกเพื่อยกระดับ คุณภาพการศึกษาขั้นพื้นฐาน. วารสารวิทยาการจัดการมหาวิทยาลัยราชภัฏสกลนคร, 4(2), 673-688.

อนิวัช แก้วจำนงค์ และวาสนา มรรคคงคา. (2567). การวิจัยผสานวิธีแบบแผนขั้นตอนเชิงสำรวจผลทักษะบุคลากรที่สามารถใช้เทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อการปฏิบัติงานในสถาบันการศึกษาใน 4 จังหวัดชายแดนภาคใต้ของประเทศไทย. JOURNAL OF SOUTHERN TECHNOLOGY, 17(2), 75-88.

Bringula, R. P. (2026). Logistic regression model of the perceived academic performance of college students in an online learning setting. Discover Education, 5, Article 299. https://doi.org/10.1007/s44217-026-01301-7

Conijn, R., Snijders, C., Kleingeld, A., & Matzat, U. (2017). Predicting student performance from LMS data: A comparison of 17 blended courses using Moodle LMS. IEEE Transactions on Learning Technologies, 10(1), 17–29.

Jokhan, A., Sharma, B., & Singh, S. (2019). Early warning system as a predictor for student performance in higher education. Studies in Higher Education, 44(9), 1500–1511.

Lim, W. M. (2025). What is quantitative research? An overview and guidelines. Australasian Marketing Journal, 33(3), 325-348.

Romero, C., & Ventura, S. (2020). Educational data mining and learning analytics: An updated survey. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 10(3), e1355. https://doi.org/10.1002/widm.1355

Tannoubi, A., Bonsaksen, T., Mørk, G., Ahmedov, F., Setiawan, E., & Azaiez, F. (2025). Engagement factors affect academic success through study approaches among physical education and sport university students: A mediation analysis. Frontiers in Education, https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1512557

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

30-06-2026

รูปแบบการอ้างอิง

อินทร์ทอง ภ., ศิวิลัย เ., ฉิมเล็ก ภ., สมุทรเขตร์ ส., & อักษร ธ. (2026). การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมการใช้ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์กับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักศึกษา. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏพิบูลสงคราม, 20(1), 141–158. https://doi.org/10.14456/psruhss.2026.9

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย