ปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรมในการศึกษาแบบผสมผสานของนักศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาแอนิเมชั่นในเฉิงตู
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยเชิงวิชาการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบปัจจัยสำคัญที่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรมด้วยการศึกษาแบบผสมผสานของนักศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาแอนิเมชั่นจากมหาวิทยาลัยของรัฐ 3 แห่งในมืองเฉิงตูของสาธารณรัฐประชาชนจีน ผู้วิจัยใช้วิธีวิจัยเชิงปริมาณโดยการเผยแพร่แบบสอบถามให้กับนักศึกษาจำนวน 500 คนในมหาวิทยาลัยของรัฐ 3 แห่ง การวิจัยนี้ใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอนโดยการสุ่มตัวอย่างแบบใช้วิจารณญาณและแบบแบ่งชั้นในการรวบรวมข้อมูลจากแจกแบบสอบถามให้กับกลุ่มตัวอย่าง การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (CFA) และแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) ถูกนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติซึ่งรวมถึงดัชนีวัดระดับความเหมาะสมพอดี (Goodness of Model Fit) การตรวจสอบคุณภาพเครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย (Validity Test) และการวัดความเที่ยง (Reliability Test) ผลวิจัยพบว่าทดสอบว่าตัวแปรแฝงแต่ละตัวมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อตัวแปรที่เกี่ยวข้อง โดยทัศนคติต่อการใช้งานมีอิทธิพลมากที่สุดต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรม สมมติฐานในงานวิจัยนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าบรรลุวัตถุประสงค์ของการวิจัย ทั้งนี้ ผู้วิจัยได้เสนอแนะให้สำนักวิชาการของมหาวิทยาลัยของรัฐประเมินปัจจัยที่มีอิทธิพลสำคัญสำหรับรูปแบบการศึกษาแบบผสมผสานในปัจจุบัน เพื่อเสริมสร้างการยอมรับและผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักศึกษาได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Asadi, S., Nilashi, M., Husin, A.R.C. & Yadegaridehkordi, E. (2016). Customers perspectives on adoption of cloud computing in banking sector. Information Technology and Management, 18 (4), 305-330. https://doi.org/10.1007/s10799-016-0270-8.
Bagozzi, R., & Yi, Y. (1988). On The Evaluation of Structural Equation Models, Journal of the Academy of Marketing Science, 16 (1), 74-94. https://doi.org/10.1007/BF02723327.
Bandura, A. (1986). Social Foundations of Thought and Action: A Social Cognitive Theory. Prentice-Hall, Inc.
Benjangjaru, B., & Vongurai, R. (2018). Behavioral Intention of Bangkokians to Adopt Mobile Payment Services by Type of Users. AU-GSB E-JOURNAL, 11(1), 34.
Browne, W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models: Newbury Park, CA: Sage.
Bashir, I., & Madhavaiah, C. (2015). Consumer Attitude and Behavioral Intention Towards Internet Banking Adoption in India. Journal of Indian Business Research, 7 (1), 67-102. https://doi.org/10.1108/JIBR-02-2014-0013.
Celik, V., & Yeşilyurt, E. (2013). Attitudes To Technology, Perceived Computer Self-Efficacy, And Computer Anxiety as Predictors of Computer Supported Education. Computers & Education, 60(1), 148-158.
Chauhan, S. (2015). Acceptance Of Mobile Money by Poor Citizens of India: Integrating Trust into The Technology Acceptance Model. Info, 17(3), 58-68.
Cigdem, H., & Ozturk, M. (2016). Factors Affecting Students’ Behavioral Intention to Use LMS at a Turkish Post-Secondary Vocational School. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 17(3), 276-295.
Davis, F. (1989), Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, And User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008.
Filippini, R., Forza, C., & Vinelli, A. (1998). Trade-off and Compatibility Between Performance: Definitions and Empirical Evidence. International Journal of Production Research, 36(12), 3379-3406.
Fokides, E. (2017). Greek Pre-service Teachers’ Intentions to Use Computers as In-service Teachers. Contemporary Educational Technology, 8 (1), 56-75.
Golnaz, R., Zainulabidin, M., Mad Nasir, S., & Eddie Chiew, F.C. (2010). Non-Muslim Perception Awareness of Halal Principle and Related Food Products in Malaysia. International Food Research Journal, 17(3), 667-674.
Hair, J. F., Black., W. C., Babin., B. J., Anderson., R. E., & L.Tatham., R. (2006). Multivariant Data Analysis. Pearson International Edition.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2009). Análise Multivariada de Dados. Bookman
Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (2010). Multivariate Data Analysis (6th ed.). Prentice Hall.
Herbart, J. (1806) Allgemeine Pädagogik Aus Dem Zweck der Erziehung Abgeleitet: Johann Friedrich Röwer Ort Göttingen.
Jaruwanakul, T. (2021). Key Influencers of Innovative Work Behavior in Leading Thai Property Developers. AU-GSB e-Journal, 14(1), 61-70.
Malhotra, N., Hall, J., Shaw, M., & Oppenheim, P. (2004). Essentials of Marketing Research, An Applied Orientation: Pearson Education Australia.
Mansour, B., & Mupinga, D. M. (2007). Students’ Positive and Negative Experiences in Hybrid and Online Classes. College Student Journal, 41(1), 242-248.
Mazman, S., Usluel, Y., & Çevik, V. (2009). Social Influence in The Adoption Process and Usage of Innovation: Gender Differences. International Journal of Behavioral, Cognitive, Educational and Psychological Sciences, 1(4), 229-232.
Mtebe, J., & Raisamo, R. (2014). Investigating Students’ Behavioral Intention to Adopt and Use Mobile Learning in Higher Education in East Africa. International Journal of Education and Development using Information and Communication Technology, 10(3). 5-20.
Ozgen, O., & Kurt, S. D. K. (2013). Purchasing Behavior of Islamic Brands: An Experimental Research. Paper presented at the 42nd Annual Conference of EMAC European Marketing Academy, Istanbul. https://doi.org/10.1145/3361785.3361808.
Pintrich, R. (1999). The Role of Motivation in Promoting and Sustaining Self-Regulated Learning. International Journal of Educational Research, 31(6), 459-470.
Popma, J. (2012). Is Hybrid Education and Videoconferencing the Wave of the Future for Online Courses? Journal of Instructional Research, 67-72.
Preacher, K. & Hayes, A. (2008). Asymptotic And Resampling Strategies for Assessing and Comparing Indirect Effects in Multiple Mediator Models. Behavior Research Methods, 40 (3), 879-891. https://doi.org/10.1145/3361785.3361808.
Sarmento, R., & Costa, V. (2016). Comparative Approaches to Using R and Python for Statistical Data Analysis: IGI Global Press.
Soper, D. S. (2019). A-priori Sample Size Calculator for Structural Equation Models [Software]. http://www.danielsoper.com/statcalc.
Teo, T. & Noyes, J., (2014). Explaining the Intention to Use Technology among Pre-Service Teachers: A Multi-Group Analysis of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Interactive Learning Environments, 22(1), 51-66. https://doi.org/10.1080/10494820.2011.641674.
Oh, S., Ahn, J., & Kim, B. (2003). Adoption of Broadband Internet in Korea: The Role of Experience in Building Attitudes. Journal of Information Technology, 18. https://doi.org/10.1080/0268396032000150807.
Onaolapo, S., & Oyewole, O. (2018). Performance Expectancy, Effort Expectancy, And Facilitating Conditions as Factors Influencing Smart Phones Use for Mobile Learning by Postgraduate Students of The University of Ibadan. Nigeria. Interdisciplinary Journal of E-Skills and Lifelong Learning, 14(1), 96-115. https://doi.org/10.28945/4085.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Hall, M., Davis, G. B., Davis, F. D., & Walton, S. M. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward A Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540.
Vululleh, P. (2018). Determinants of Students’ e-Learning Acceptance in Developing Countries: An Approach Based on Structural Equation Modeling (SEM). International Journal of Education and Development Using Information and Communication Technology, 14(1), 141 - 151.
Wang, C., Jeng, Y., & Huang, Y. (2016). What Influences Teachers to Continue Using Cloud Services? The Role of Facilitating Conditions and Social Influence. The Electronic Library, 35(3), 520-533.
Xiang, C. (2019). The Current Issue of the Digital Game Concept Art Education for Chinese Undergraduates. International Journal of Information and Education Technology, 9 (6), 419 - 422. https://doi.org/10.18178/ijiet.2019.9.6.1238.
Yang, D., Yang, A., & Hang, S. (2020). Annual report on China’s education 2020. Social Sciences Academic press.