การศึกษาความคาดหวังในการเรียนรู้แบบผสมผสานในศตวรรษที่ 21 ของนักศึกษาระดับอุดมศึกษา และอิทธิพลของบุคลิกภาพห้าองค์ประกอบ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาความคาดหวังในการเรียนรู้แบบผสมผสานของนักศึกษาระดับอุดมศึกษา 2) ศึกษาความคาดหวังในการเรียนรู้แบบผสมผสานของนักศึกษาระดับอุดมศึกษาจำแนกตามปัจจัยส่วนบุคคลและลักษณะบุคลิกภาพห้าองค์ประกอบ โดยใช้นักศึกษาระดับอุดมศึกษามหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตปัตตานี ที่ได้จากการสุ่มตัวอย่างแบบ Multi-stage sampling จำนวน 650 คนเป็นกลุ่มตัวอย่าง มีการใช้แบบวัดความคาดหวังต่อการเรียนรู้แบบผสมผสานในศตวรรษที่ 21 สำหรับนักศึกษาระดับปริญญาตรี และ Big Five Inventory-2-extra short form (BFI-2-XS) ซึ่งผ่านการตรวจสอบคุณภาพด้านความเที่ยงตรงและความเชื่อมั่นเป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย ใช้ค่าสถิติไคสแควร์และค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐานของความถี่ที่ได้จากการสังเกตและความถี่ที่คาดหวังในการวิเคราะห์ข้อมูล ผลการวิจัยพบว่า 1) ผู้เรียนส่วนใหญ่คาดหวังการจัดการเรียนรู้แบบ Rotation model โดยมีกระบวนการวัดและประเมินผลเป็นเครื่องมือสนับสนุนและพัฒนาการเรียนรู้ 3-5 ครั้งต่อภาคการศึกษา มีการให้ข้อมูลย้อนกลับผ่านช่องทาง Cohort feedback หรือ Individual feedback โดยมีการให้รายละเอียดข้อมูลย้อนกลับแบบ General and facilitative elaborated feedback เมื่อสิ้นสุดการจัดการเรียนรู้แล้วคาดหวังว่าจะได้รับการตัดสินผลการเรียนรู้แบบอิงเกณฑ์ 2) ผู้เรียนที่มีปัจจัยส่วนบุคคลและลักษณะบุคลิกภาพที่แตกต่างกันมีความคาดหวังรูปแบบการเรียนรู้แบบผสมผสานที่แตกต่างกันในบางประการ
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
หากผู้เสนอบทความมีความจำเป็นเร่งด่วนในการตีพิมพ์โปรดส่งลงตีพิมพ์ในวารสารฉบับอื่นแทน โดยกองบรรณาธิการจะไม่รับบทความหากผู้เสนอบทความไม่ปฏิบัติตามเงื่อนไขและขั้นตอนที่กำหนดอย่างเคร่งครัด ข้อมูลของเนื้อหาในบทความถือเป็นลิขสิทธิ์ของ Journal of Inclusive and Innovative Education คณะศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
เอกสารอ้างอิง
Abdulkader, F. (2024). Understanding blended learning from students’ perspectives: Challenges and opportunities in Saudi undergraduate settings. English Language Teaching, 17(4), 1–13.
Abubakar, B., & Adetimirin, A. (2015). Influence of computer literacy on postgraduates' use of e-resources in Nigerian university libraries. Library Philosophy and Practice (e-journal), 1230, 1-17.
Alkış, N., & Taşkaya Temizel, T. (2018). The impact of individual differences on e-learning participation through LMSs in higher education. Education and Information Technologies, 23(6), 2445–2468.
Arambewela, R., & Hall, J. (2009). An empirical model of international student satisfaction. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 21(4), 555–569.
Attali, Y., & Powers, D. (2010). Immediate feedback and opportunity to revise answers to open-ended questions. Educational and Psychological Measurement, 70(1), 22–35.
Bandura, A. (1977). Social learning theory. Englewood Cliffs: Prentice Hall.
Berenson, R., Boyles, G., & Weaver, A. (2008). Emotional intelligence as a predictor for success in online learning. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 9(2), 1–17.
Bernard, R. M., Abrami, P. C., Borokhovski, E., Wade, C. A., Tamim, R. M., Surkes, M. A., & Bethel, E. C. (2009). A meta‐analysis of three types of interaction treatments in distance education. Review of Educational Research, 79(3), 1243–1289.
Black, P., & Wiliam, D. (1998). Assessment and classroom learning. Assessment in Education: Principles, Policy & Practice, 5(1), 7–74.
Brookhart, S. M. (2013). How to create and use rubrics for formative assessment and grading. Alexandria, VA: Association for Supervision & Curriculum Development (ASCD).
Costa, Jr, P. T., & McCrae, R. R. (1992). Revised NEO personality inventory (NEO-PI-R) and NEO five-factor inventory (NEO-FFI): Professional manual. Odessa, FL: Psychological Assessment Resources, Inc.
Evans, C. (2013). Making sense of assessment feedback in higher education. Review of Educational Research, 83(1), 70–120.
García-Aracil, A. (2009). European graduates’ level of satisfaction with higher education. Higher Education, 57(1), 1–21.
Green, J., Nelson, G., Martin, A. J., & Marsh, H. W. (2015). The causal ordering of self-concept and academic motivation and its effect on academic achievement. International Journal of Educational Research, 65, 1–11.
Kay, R., et al. (2014). The impact of STEM experience on student technology acceptance. Computers & Education, 75, 28–37.
Kintu, M. J., Zhu, C., & Kagambe, E. (2017). Blended learning effectiveness: The relationship between student characteristics, design features and outcomes. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 14(7), 1-20.
Komarraju, M., et al. (2011). The Big Five personality traits, learning styles, and academic achievement. Personality and Individual Differences, 51(4), 472–477.
Lipko-Speed, A., Dunlosky, J., & Rawson, K. A. (2014). Does testing with feedback help grade-school children learn key concepts in science?. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 3(3), 171-176.
Mammadov, S. (2021). Big Five personality traits and academic performance: A meta-analysis. Journal of Personality, 89(2), 222–238.
Masantia, J. (2017). Chuthaphon Masantia. (2017). The development of a computer-based testing system with immediate feedback for learners with different ability levels: An application of the continuous response Rasch model (Doctoral dissertation). Faculty of Education, Chulalongkorn University).
McCrae, R. R., & Costa, P. T., Jr. (1999). In L. A. Pervin & O. P. John (Eds.), Handbook of personality: Theory and research (pp.139–153). New York: Guilford Press.
McCrae, R. R., & Costa, P. T., Jr. (2003). Personality in adulthood: A five-factor theory perspective (2nd ed.). New York: Guilford Press.
McCrae, R. R., & Costa, P. T., Jr. (2008). In O. P. John, R. W. Robins, & L. A. Pervin (Eds.), Handbook of personality: Theory and research (pp. 159–181). New York: Guilford Press.
Mofrad, L. (2020). The role of personality traits and learning styles in predicting the academic motivation of Iranian EFL students in blended learning environments. Journal of Language and Education, 6(2), 123–133.
Panadero, E., Jonsson, A., & Botella, J. (2017). Effects of self-assessment on self-regulated learning and self-efficacy: A meta-analysis. Educational Research Review, 22, 74–98.
Pekrun, R., Cusack, A., Murayama, K., Elliot, A. J., & Thomas, K. (2014). The power of anticipated feedback: Effects on students' achievement goals and achievement emotions. Learning and Instruction, 29, 115-124.
Phoesalae, N., & Lawthong, N. (2025). The Development of a Multidimensional Forced-Choice Situational Judgment Test for Assessing Undergraduate Students’ Expectations Toward Blended Learning in the 21st Century. Journal of Educational Measurement Mahasarakham University, 31(2).[in Thai]
Radloff, A., & Coates, H. (2010). Doing more for learning: Enhancing engagement and outcomes. Australasian Student Engagement Report. Camberwell, VIC: Australian Council for Educational Research (ACER).
Rust, R. T., & Oliver, R. L. (1994). In R. T. Rust & R. L. Oliver (Eds.), Service quality: New directions in theory and practice (pp. 1–19). New York: SAGE Publications.
Salleh, F. I. M., Baharum, H. I., & Shamsudin, S. (2017). Comparative study between flipped learning and flex model in English as second language classroom. Advanced Science Letters, 23(4), 2663–2666.
Singh, H., et al. (2018). Use of technology in science education: A review. Journal of Science Education and Technology, 27(5), 412–423.
Soto, C. J., & John, O. P. (2017). The next Big Five Inventory (BFI-2): Developing and assessing a hierarchical model with 15 facets to enhance bandwidth, fidelity, and predictive power. Journal of Personality and Social Psychology, 113(1), 117-143.
Staker, H., & Horn, M. B. (2012). Classifying K-12 Blended Learning. Mountain View, CA: Innosight Institute.
Varadwaj, P. K. (2017). Predicting students’ academic performance using Big Five personality traits and learning styles in a blended learning context. International Journal of Educational Research and Technology, 8(2), 18–26.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Cambridge: Harvard University Press.
Wisniewski, B., Zierer, K., & Hattie, J. (2020). The power of feedback revisited: A meta-analysis of educational feedback research. Frontiers in Psychology, 10, 3087(1)-3087(14).
Yastıbaş, G. Ç., & Yastıbaş, A. E. (2015). The effect of peer feedback on writing anxiety in Turkish EFL (English as a foreign language) students. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 199, 530-538.
Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2), 64–70.
