การพัฒนารูปแบบการนิเทศการสอนที่ใช้ข้อมูลเชิงประจักษ์เป็นฐาน (Evidence-based Target Supervision Model)

“แบบฟอร์มตารางการดำเนินงาน + ตัวอย่างเครื่องมือ + แผนการเก็บข้อมูล Effect Size และ Learning Analytics” ที่ออกแบบโดยเฉพาะสำหรับงานวิจัยของศึกษานิเทศก์ วิทยฐานะชำนาญการพิเศษ → เชี่ยวชาญ"

หัวข้อ: “การพัฒนารูปแบบการนิเทศการสอนที่ใช้ข้อมูลเชิงประจักษ์เป็นฐาน (Evidence-based Target Supervision Model)”

ส่วนที่ 1: ตารางการดำเนินงานวิจัย (Research Action Plan)

ลำดับ ระยะเวลา (เดือน) ขั้นตอนการดำเนินงาน กิจกรรมหลัก ผลลัพธ์ที่คาดว่าจะได้รับ

1 เดือนที่ 1–2 ศึกษาข้อมูลพื้นฐานและความต้องการ (Needs Assessment) - รวบรวมข้อมูลการสอนและผลสัมฤทธิ์ของผู้เรียนในโรงเรียนเป้าหมาย<br>- สัมภาษณ์ครูและผู้บริหารเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลในการปรับปรุงการสอน รายงานสภาพปัจจุบันและความต้องการพัฒนา (Baseline Report)

2 เดือนที่ 3–4 ออกแบบและพัฒนารูปแบบการนิเทศ (Model Design) - วิเคราะห์ข้อมูลจากระยะที่ 1<br>- ออกแบบ “Evidence-based Target Supervision Model” โดยใช้หลัก D1–D5<br>- ตรวจสอบความเหมาะสมของรูปแบบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ รูปแบบการนิเทศฉบับร่าง (Draft Model)

3 เดือนที่ 5–6 ทดลองใช้รูปแบบ (Implementation & Coaching) - ดำเนินการนิเทศแบบ Coaching & Mentoring<br>- เก็บข้อมูลผลลัพธ์ก่อนและหลังการนิเทศ (Pre–Post)<br>- ติดตามข้อมูลพฤติกรรมผู้เรียนด้วย Learning Analytics ข้อมูลผลลัพธ์การทดลองใช้รูปแบบ

4 เดือนที่ 7 วิเคราะห์ผลและคำนวณ Effect Size - วิเคราะห์ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน<br>- คำนวณค่า Effect Size (Cohen’s d)<br>- สรุปผลการเปลี่ยนแปลงของครูและผู้เรียน รายงานผลการวิจัยเบื้องต้น

5 เดือนที่ 8 สรุปและเผยแพร่ผลการวิจัย (Evaluation & Dissemination) - จัดเวทีนำเสนอผลการวิจัยแก่ ก.ต.ป.น. และโรงเรียนในพื้นที่<br>- สรุปข้อเสนอเชิงนโยบายและคู่มือการนิเทศ คู่มือการนิเทศที่ใช้ข้อมูลเชิงประจักษ์เป็นฐาน พร้อมผลการประเมิน

ส่วนที่ 2: ตัวอย่างเครื่องมือเก็บข้อมูล (Research Instruments)

ประเภทเครื่องมือ วัตถุประสงค์ รายละเอียด / ตัวอย่างเนื้อหา

1. แบบสอบถามสภาพปัจจุบันและความต้องการ (NA Form) ศึกษาความต้องการของครูเกี่ยวกับการนิเทศที่ใช้ข้อมูล ตัวอย่างคำถาม: “ท่านใช้ข้อมูลผลสัมฤทธิ์ของนักเรียนในการปรับการสอนบ่อยเพียงใด?” (ระดับ 5)

2. แบบสังเกตการสอน (Classroom Observation Form) ประเมินพฤติกรรมการสอนก่อน–หลังการนิเทศ หัวข้อ เช่น ความชัดเจนของเป้าหมายการเรียนรู้, การใช้คำถามกระตุ้นคิด, การสะท้อนผลหลังเรียน

3. แบบบันทึกการนิเทศ (Supervision Log) บันทึกกิจกรรมและข้อเสนอแนะในการนิเทศรายครั้ง วันที่นิเทศ / เป้าหมาย / ข้อเสนอแนะ / การสะท้อนผลของครู

4. แบบประเมินสมรรถนะครู (Teacher Competency Rubric) ประเมินการใช้ข้อมูลเชิงประจักษ์เพื่อปรับการสอน ด้านการวิเคราะห์ข้อมูล / การออกแบบแผนปรับปรุง / การติดตามผล

5. แบบทดสอบผลสัมฤทธิ์ของผู้เรียน (Achievement Test) ใช้วัดผลการเรียนของนักเรียนก่อน–หลัง ใช้คะแนน Pre-test / Post-test เพื่อคำนวณ Effect Size

6. Learning Analytics Dashboard ใช้ติดตามพฤติกรรมการเรียนรู้ของนักเรียน ระบบบันทึกเวลาการเข้าเรียน, จำนวนการมีส่วนร่วม, การส่งงาน, การตอบแบบฝึกหัด ฯลฯ

ส่วนที่ 3: แผนการเก็บข้อมูล Effect Size และ Learning Analytics

        3.1. แผนการเก็บข้อมูลเพื่อคำนวณ Effect Size

ระยะเวลา ข้อมูลที่เก็บ วิธีเก็บข้อมูล การวิเคราะห์

ก่อนดำเนินการนิเทศ (Pre-test) คะแนนผลสัมฤทธิ์ของผู้เรียน / สมรรถนะครู แบบทดสอบ และแบบประเมินครู บันทึกค่าเฉลี่ย (M1) และ SD1

หลังดำเนินการนิเทศ (Post-test) คะแนนผลสัมฤทธิ์หลังการพัฒนา / สมรรถนะครู แบบทดสอบ และแบบประเมินครู บันทึกค่าเฉลี่ย (M2) และ SD2

วิเคราะห์ผล คำนวณค่า Effect Size (Cohen’s d) ตามสูตร:<br> <br>โดยที่ ตีความผลตามเกณฑ์ของ Hattie:<br> - d < 0.2 = ผลน้อยมาก<br> - 0.2 ≤ d < 0.4 = ผลน้อย<br> - 0.4 ≤ d < 0.6 = ผลปานกลาง (ค่ามาตรฐาน)<br> - d ≥ 0.6 = ผลสูง 

        3.2. แผนการเก็บข้อมูล Learning Analytics

ประเภทข้อมูล แหล่งข้อมูล วิธีเก็บ / เครื่องมือ การวิเคราะห์เบื้องต้น

การเข้าเรียน / การเข้าร่วมกิจกรรม LMS / Google Classroom / ระบบโรงเรียน Export log data รายสัปดาห์ วิเคราะห์แนวโน้มการเข้าเรียน (%)

การส่งงาน / แบบฝึกหัด ระบบ e-learning หรือแบบฟอร์มออนไลน์ ตรวจสอบการส่งและคะแนน สร้างกราฟแสดงแนวโน้มการพัฒนา

พฤติกรรมการเรียนรู้ แบบสังเกตและแบบบันทึกครู รวบรวมการสังเกตพฤติกรรม สร้าง Learning Behavior Index

ผลสัมฤทธิ์ระหว่างทาง แบบทดสอบย่อย / แบบฝึกหัด ใช้ระบบคะแนนต่อหน่วยการเรียนรู้ วิเคราะห์แนวโน้มผลสัมฤทธิ์แบบ Dashboard

Feedback จากนักเรียน

แบบสอบถามออนไลน์ ใช้มาตราส่วน 5 ระดับ วิเคราะห์ค่าเฉลี่ยและแนวโน้มความพึงพอใจ

ตัวอย่างการนำเสนอผล (Dashboard Concept)

Learning Analytics Dashboard ของ ก.ต.ป.น. สพม.บุรีรัมย์

จะแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น

      ผลสัมฤทธิ์เฉลี่ยของนักเรียน (ก่อน–หลังการนิเทศ)

      ค่า Effect Size ของแต่ละโรงเรียน

      จำนวนครูที่มีพัฒนาการด้านสมรรถนะ

      ระดับการเข้าร่วมกิจกรรมการเรียนรู้ของนักเรียน

      สถิติการนิเทศและข้อเสนอแนะรายรอบ