การวิเคราะห์ทัศนคติของผู้เรียนด้วยการแสดงความถี่ของคำและภาพกลุ่มคำ

ผู้แต่ง

  • มณฑรัตน์ รุ่งเรืองธรรม คณะศิลปศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร
  • นพมาศ หงษาชาติ คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏราชนครินทร์
  • ทิพย์วิมล วังแก้วหิรัญ คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏราชนครินทร์

คำสำคัญ:

ภาพกลุ่มคำ, ข้อมูลเชิงคุณภาพ, ภาษาไทย

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยความถี่กลุ่มคำและภาพกลุ่มคำสำหรับข้อมูลเชิงคุณภาพในภาษาไทย และเพื่อสำรวจทัศนคติของผู้เข้าร่วมอบรมในโครงการพัฒนาทักษะภาษาอังกฤษเพื่อการสอนตามหลักสูตร English Program ของคณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏราชนครินทร์ กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัย คือ นักศึกษาระดับปริญญาตรี ชั้นปีที่ 2 ถึงชั้นปีที่ 4 สาขาเทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการศึกษา จำนวน 51 คน (ชาย 7 คน และหญิง 44 คน) โดยใช้วิธีสุ่มตามความสะดวก (Convenience sampling) เครื่องมือที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูล คือ แบบสอบถามปลายเปิดเกี่ยวกับทัศนคติของนักศึกษาที่มีต่อการเข้าร่วมโครงการ ซึ่งแบ่งออกเป็น 2 ตอน ได้แก่ ตอนที่ 1 ข้อมูลของนักศึกษา และตอนที่ 2 ผลสะท้อนของนักศึกษาต่อการเข้าร่วมโครงการ การประยุกต์ใช้ทักษะความรู้ภาษาอังกฤษ ปัญหาและข้อเสนอแนะในการพัฒนาสมรรถนะภาษาอังกฤษของนักศึกษาอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลที่ได้จากการสำรวจถูกจัดกระทำข้อมูลเบื้องต้นด้วยการเตรียมข้อมูล ก่อนทำการวิเคราะห์ข้อมูล โดยการใช้โปรแกรม Word It Out ซึ่งรองรับการแสดงผลด้วยภาษาไทย ผลการวิจัยพบว่า กระบวนการวิเคราะห์ความถี่ของคำและภาพกลุ่มคำ สามารถใช้ในภาษาไทยได้เพื่อสะท้อนทัศนคติของกลุ่มตัวอย่างในภาพรวม ด้านทัศนคติพบว่า ผู้เข้าร่วมอบรมมีทัศนคติเชิงบวก รู้สึกสนุกสนานกับการเรียนรู้ และตระหนักถึงความสำคัญต่อการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ เพื่อเตรียมตัวสอบวัดความรู้ภาษาอังกฤษเพื่อการสื่อสารในระดับนานาชาติ และเพื่อการประกอบอาชีพในอนาคต นอกจากนี้นักศึกษายังต้องการให้ขยายระยะเวลาการอบรมภาษาอังกฤษเพิ่มขึ้น

เอกสารอ้างอิง

ไทยโพสต์. (2564, 9 ธันวาคม). 'ตรีนุช' ชะลอใช้'หลักสูตรฐานสมรรถนะ'อย่างเต็มระบบ ใช้วิธีแบ่งระยะทดลองนำร่องออกเป็น 3 ปี (2565-67). ไทยโพสต์. https://www.thaipost.net/general-news/113184/

สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน. (2564). หลักสูตรสมรรถนะ. https://cbethailand.com/about-cbe/

สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา. (2562). แนวทางการพัฒนาสมรรถนะผู้เรียนระดับการศึกษาขั้นพื้นฐาน. กลุ่มมาตรฐานการศึกษา สำนักมาตรฐานการศึกษาและพัฒนาการเรียนรู้. http://backoffice.onec.go.th/uploads/Book/1727-file.pdf

Aroonmanakun, W. (2002). Word Segmentation (Version 2.03) [Computer Software]. Department of Linguistics, Faculty of Arts, Chulalongkorn University. https://www.arts.chula.ac.th/ling/resources/

Bromley, K. (2013). Using word clouds in the classroom. The Utah Journal of Literacy, 16(1), 39-41. https://utahreading.org/index.php/UJOL/article/view/7/7

Calle-Alonso, F., Cuenca-Guevara, A., de la Mata Lara, D., Sánchez-Gómez, J. M., Vega-Rodríguez, M. A., & Sánchez, C. J. P. (2018). Neurok: A Collaborative e-Learning platform based on Pedagogical Principles from Neuroscience. CSEDU, 1, 550-555. https://www.scitepress.org/Papers/2018/66489/66489.pdf

Chi, M. T., Lin, S. S., Chen, S. Y., Lin, C. H., & Lee, T. Y. (2015). Morphable word clouds for time-varying text data visualization. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 21(12), 1415-1426. https://doi.org/10.1109/TVCG.2015.2440241

DePaolo, C. A., & Wilkinson, K. (2014). Get your head into the clouds: Using word clouds for analyzing qualitative assessment data. TechTrends, 58(3), 38-44. https://doi.org/10.1007/s11528-014-0750-9

Haruechaiyasak, C., Kongyoung, S., & Dailey, M. (2008, May). A comparative study on Thai word segmentation approaches. In Proceedings of the 5th International Conference on Electrical Engineering, Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (pp. 125-128). IEEE. https://doi.org/10.1109/ECTICON.2008.4600379

Kabir, A. I., Ahmed, K., & Karim, R. (2020). Word Cloud and Sentiment Analysis of Amazon Earphones Reviews with R Programming Language. Informatica Economica, 24(4), 55-71. https://doi.org/10.24818/issn14531305/24.4.2020.05

Khamngoen, S., Seehamat, L., & Khongjaroen, K. P. (2020). The Knowledge Synthesis of English Teaching Based on Content and Language Integrated Learning Approach (CLIL). Journal of Roi Et Rajabhat University, 14(1), 249-260. https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/RERU/article/view/242427

McNaught, C., & Lam, P. (2010). Using Wordle as a supplementary research tool. Qualitative Report, 15(3), 630-643. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2010.1167

Milum, J. (2018). SAS® Visual Analytics: Text Analytics Using Word Clouds. SAS. https://www.sas.com/content/dam/SAS/support/en/sas-global-forum-proceedings/2018/1687-2018.pdf

Ratanapitakdhada, C., Charuenkul, N., & Siribanpitak, P. (2020). Academic Management Strategies Based on Content and Language Integrated Learning and English Competency of Secondary Students. Journal of Education Studies, 49(2), 1-14. https://so02.tci-thaijo.org/index.php/EDUCU/article/view/238714

Sellars, B. B., Sherrod, D. R., & Chappel-Aiken, L. (2018). Using word clouds to analyze qualitative data in clinical settings. Nursing Management, 49(10), 51-53. https://doi.org/10.1097/01.NUMA.0000546208.18770.97

Uitdenbogerd, A. L. (2019). World cloud: A prototype data choralification of text documents. Journal of New Music Research, 48(3), 253-263. https://doi.org/10.1080/09298215.2019.1606829

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2022-06-20

รูปแบบการอ้างอิง

รุ่งเรืองธรรม ม. ., หงษาชาติ น. ., & วังแก้วหิรัญ ท. . (2022). การวิเคราะห์ทัศนคติของผู้เรียนด้วยการแสดงความถี่ของคำและภาพกลุ่มคำ. วารสาร อีซีที เทคโนโลยีและสื่อสารการศึกษา, 17(22), 63–78. สืบค้น จาก https://so01.tci-thaijo.org/index.php/ectstou/article/view/253365