Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/45410
| Title: | การพัฒนาวิธีการวินิจฉัยการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์โดยประยุกต์ใช้เครือข่ายเบย์เชียนและทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบแบบพหุมิติ |
| Other Titles: | DEVELOPMENT OF A MATHEMATICAL PROBLEM SOLVING DIAGNOSTIC METHOD: AN APPLICATION OF BAYESIAN NETWORKS AND MULTIDIMENSIONAL ITEM RESPONSE THEORY. |
| Authors: | พรพิมล ยังฉิม |
| Advisors: | โชติกา ภาษีผล ศิริเดช สุชีวะ |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะครุศาสตร์ |
| Advisor's Email: | Aimorn.J@chula.ac.th,Aimorn.J@chula.ac.th Siridej.S@Chula.ac.th,sujiva.siridej@gmail.com |
| Issue Date: | 2557 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาวิธีวินิจฉัยการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์โดยประยุกต์ใช้เครือข่ายเบย์เซียนและทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบแบบพหุมิติ 2) เปรียบเทียบความถูกต้องในการวินิจฉัยเพื่อจำแนกกลุ่มนักเรียนจากการใช้วิธีการกำหนดคะแนนจุดตัดโดยใช้วิธีของแองกอฟ วิธีเจาะจงจุดตัด และวิธีที่ใช้ทฤษฏีการตัดสินใจของแกลส และ 3) ตรวจสอบคุณภาพของวิธีการวินิจฉัยการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์โดยใช้เครือข่ายเบย์เซียน แหล่งการเก็บข้อมูลในการวิจัยประกอบด้วย แหล่งข้อมูลเชิงคุณภาพ ได้แก่ ผู้เชี่ยวชาญด้านการวัดและประเมินผลการศึกษา จำนวน 6 คน ครูผู้สอนวิชาคณิตศาสตร์จำนวน 5 คน นักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 2 จำนวน 10 คน และแหล่งข้อมูลเชิงปริมาณได้แก่นักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 2 จำนวน 424 คน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วย โมเดลการวินิจฉัยแบบเครือข่ายเบย์เซียน และ แบบสอบวินิจฉัยการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์จำนวน 2 ฉบับ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพโดยการวิเคราะห์เนื้อหา (content analysis) การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ ได้แก่ วิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน (LISREL) ตรวจสอบความเที่ยงของแบบสอบวินิจฉัยด้วยวิธีวิเคราะห์พหุมิติใช้ค่าความเที่ยง EAP reliability เปรียบเทียบความถูกต้องในการจำแนกกลุ่มด้วยค่าร้อยละของสัดส่วนความถูกต้องในการจำแนกกลุ่ม (the correctprediction rate) และ ตรวจสอบคุณภาพของวิธีวินิจฉัยด้วยค่าสัมประสิทธิ์ความสอดคล้องของแคปปา (Cohen's kappa coefficient) ผลการวิจัยพบว่า 1. วิธีวินิจฉัยที่พัฒนาขึ้นใช้วินิจฉัยการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์เริ่มจากสำรวจและจัดกลุ่มข้อบกพร่องเกี่ยวกับการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ได้ 8 กลุ่มข้อบกพร่อง แล้วนำมาสร้างเป็นโมเดลการวินิจฉัยแบบเครือข่ายเบย์เซียนโดย Netica Application พร้อมกับพัฒนาแบบสอบวินิจฉัยการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ตามโมเดลเครือข่ายเบย์เซียนจำนวน 2 ฉบับ ประกอบด้วย แบบสอบวินิจฉัยการใช้มโนทัศน์พื้นฐานในการแก้ปัญหาและแบบสอบวินิจฉัยการใช้กระบวนการแก้ปัญหาตามแนวคิดของโพลยา มีการตรวจสอบคุณภาพด้วยทฤษฏีการตอบสนองข้อสอบแบบพหุมิติ ได้ ค่าความเที่ยง EAP reliability เท่ากับ 0.78 และ 0.88 ความสอดคล้องของโครงสร้างทฤษฏีกับข้อมูลเชิงประจักษ์ โดยการทดสอบสถิติไคสแควร์ มีค่าเท่ากับ 22.70 (df = 16 , p = 0.122) ดัชนีวัดระดับความกลมกลืน (GFI) เท่ากับ 0.99 ดัชนีวัดระดับความกลมกลืนที่ปรับค่าแล้ว (AGFI) เท่ากับ 0.97 ค่ารากของค่าเฉลี่ยกำลังสองของส่วนเหลือ (RMSEA) เท่ากับ 0.032 และโมเดลการวินิจฉัยการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์เป็นแบบพหุมิติเหมาะสมกว่าแบบเอกมิติรวม (มีค่าสถิติดีเวียนซ์ของพหุมิติ เท่ากับ 19804.71 , โมเดลแบบเอกมิติรวม เท่ากับ 20032.43) 2.ผลการเปรียบเทียบความถูกต้องในการวินิจฉัยเพื่อจำแนกกลุ่มจากการวินิจฉัยด้วยโมเดลที่มีการกำหนดคะแนนจุดตัดด้วยวิธีของแองกอฟ วิธีเจาะจงจุดตัด และวิธีที่ใช้ทฤษฏีการตัดสินใจของแกลส กับการวินิจฉัยโดยใช้การคิดออกเสียง มีค่าร้อยละของสัดส่วนความถูกต้องในการจำแนก เท่ากับ 82.89 77.63 และ 71.05 ตามลำดับ 3.ผลการตรวจสอบคุณภาพของวิธีการวินิจฉัยโดยการเปรียบเทียบความสอดคล้องของผลการวินิจฉัยที่ได้จากวิธีการวินิจฉัยโดยใช้เครือข่ายเบย์เซียน กับการวินิจฉัยโดยใช้การคิดออกเสียงมีสอดคล้องตรงกันระดับดี โดยมีค่าสัมประสิทธิ์ความสอดคล้องของแคปปา (Cohen's kappa coefficient) เท่ากับ 0.64 |
| Other Abstract: | The purpose of this study were 1) to develop mathematical problem solving diagnosis method using an application of Bayesian networks and multidimensional item response theory 2) to compare the accuracy in classifying group of students from the cut-points of intersection obtained from three different methods; Angoff , Fixed and Glass’s decision-Theoretic Approaches and 3) to examine the quality of the mathematical problems solving diagnosis method using Bayesian network. The qualitative data were collected from 6 experts in educational measurement and evaluation, 5 mathematics teachers, 10 students studying in Matayomsuksa 2. The quantitative data were collected from 424 students studying in Matayomsuksa 2. The instruments used to collect data included Bayesian networks diagnostic model and 2 mathematical problem solving diagnosis tests. The quantitative data were analyzed by the content analysis. The qualitative data were analyzed by using the confirmatory factor analysis (LISREL), the EAP reliability in verifying the diagnostic tests, the percentage of correct prediction rate in comparing the accuracy of group classification, and the Cohen's kappa coefficient (k) in verifying the quality of the diagnosis method. The findings were as follows 1. The mathematical problem solving diagnosis method starting from surveying and grouping 8 bugs of mathematical problem solving and later creating mathematical problem solving model using Bayesian network made by Netica Application, and developing 2 diagnosis tests; diagnosing the basic concept and the process in solving mathematical problems according to Ploya. The EAP reliabilities of scale were 0.78 and 0.88. The construct validity of problem solving with empirical data indicated by c2 was 22.70 (df = 16 , p = 0.122). The GFI was 0.99. The AGFI was 0.97. And the RMSEA was 0.032. The mathematical problem solving model was more appropriate as multidimension than unidimension. (Deviance Statistic of multidimensional approach = 19804.71, composite approach = 20032.43) 2. The comparison on the accuracy in classifying group of students from the cut-points of intersection obtained from three different methods; Angoff , Fixed and Glass’s decision-Theoretic Approaches showed the percentage of correct prediction rate at 82.89, 77.63 and 71.05 accordingly. 3. The consistency of the findings obtained from the diagnosis methods using the Bayesian networks and the think aloud method showed substantial agreement level with the Cohen's kappa coefficient at 0.64 |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (ค.ด.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2557 |
| Degree Name: | ครุศาสตรดุษฎีบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาเอก |
| Degree Discipline: | การวัดและประเมินผลการศึกษา |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/45410 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Edu - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 5384479527.pdf | 7.59 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.