Abstract:
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์หลัก 2 ข้อ คือ (1) เพื่อสร้างโมเดลการวิเคราะห์ข้อมูลตัวแปร 3 ระดับ (ได้แก่ ข้อมูลเกี่ยวกับนักเรียน ข้อมูลเกี่ยวกับห้องเรียน และข้อมูลเกี่ยวกับโรงเรียน) ที่ส่งผลต่อคุณภาพนักเรียนประถมศึกษาในกรุงเทพมหานคร และ (2) เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลการวิเคราะห์ข้อมูลตัวแปร 3 ระดับที่สร้างขึ้น ในประเด็นของความสามารถในการทำนายและความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนที่ลดลง กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยเป็นนักเรียนชั่นประถมศึกษาปีที่ 6 ในกรุงเทพมหานครจำนวน 3,687 คน ในปีการศึกษา 2546 เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วยแบบสอบถาม 4 ฉบับและแบบบันทึกข้อมูลจำนวน 1 ฉบับ การวิเคราะห์ข้อมูลใช้โปรแกรม LISREL (เวอร์ชัน 8.53) สำหรับการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันเพื่อหาค่า คุณภาพนักเรียนประถมศึกษา และโปรแกรม MLwiN (เวอร์ชั่น 2.0) สำหรับการวิเคราะห์โมเดลพหุระดับ ผลการวิจัยที่สำคัญดังนี้ (1) การสร้างโมเดลการวิเคราะห์ข้อมูลตัวแปร 3 ระดับ ที่ส่งผลต่อคุณภาพนักเรียนประถมศึกษาในกรุงเทพมหานคร พบว่า สร้างได้เฉพาะโมเดลระดับนักเรียน (ระดับที่ 1) ซึ่งผลการวิเคราะห์เมเดลสามระดับที่ให้ค่าคงที่ผันแปรได้ (Three-level random intercept model) พบว่า ในโมเดลระดับนักเรียนที่สร้างได้ มีตัวแปรทำนายระดับนักเรียน 5 ตัวแปรที่ส่งผลต่อคุณภาพนักเรียนประถมศึกษาอย่างมืนัยสำคัญทางสถิติ (α = 0.05) ได้แก่ ความคาดหวังของนักเรียนในการศึกษาต่อ ความคิดเห็นของนักเรียนที่มีต่อการเรียน พฤติกรรมการเรียนของนักเรียน แรงจูงใจใฝ่สัมฤทธิ์ของนักเรียน และพฤติกรรมของบิดามารดาในการส่งเสริมการเรียนของบุตรขณะที่โมเดลระดับห้องเรียน (ระดับที่ 2) พบว่า ไม่มีตัวแปรใดส่งผลต่อค่าเฉลี่ยคุณภาพนักเรียนประถมศึกษาส่วนโมเดลระดับโรงเรียน (ระดับที่ 3) ไม่นำมาวิเคราะห์ เนื่องจากไม่พบความผันแปรของคุณภาพนักเรียนประถมศึกษาในระดับโรงเรียน ซึ่งผลการวิเคราะห์โมเดลสามระดับแบบว่าง (Empty three-level model) พบว่าค่าคุณภาพนักเรียนประถมศึกษา (QPS score) มีความผันแปรสูงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (α = 0.05) ในระดับนักเรียน (℺2e = 0.823; 96.7 %) และมีความผันแปรตํ่าในระดับห้องเรียน (℺2uo = 0.018; 2.1 %) ส่วนในระดับโรงเรียนไม่พบความผันแปร (2) การตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลระดับนักเรียนที่สร้างได้ พบว่า สัมประสิทธิ์การทำนายสำหรับโมเดลระดับนักเรียน (R2 leve1 1) มีค่าเท่ากับ 0.585 โดยที่ความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนระดับนักเรียน (Student-level error variance: ℺2e) ลดลงจาก 0.823 เป็น 0.346 หลักจากใส่ตัวแปรทำนายระดับนักเรียนเข้าไปในโมเดลแล้ว
