Model การใช้ Effect Size และ Learning Analytics เพื่อการนิเทศของ ก.ต.ป.น. สพม.บุรีรัมย์
“Effect Size” ไม่ใช่แค่ศัพท์ทางสถิติ แต่เป็น “เครื่องมือชี้พลังของการเปลี่ยนแปลง” ซึ่งสามารถเปลี่ยนจากตัวเลขบนกระดาษ ให้กลายเป็น ข้อมูลเชิงนโยบาย (Policy Intelligence) ได้จริง"
โมเดลนี้ออกแบบให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่าง “Effect Size” และ “Learning Analytics” ที่เชื่อมโยงกันเพื่อสนับสนุนการนิเทศอย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีองค์ประกอบสำคัญ เช่น ข้อมูลพฤติกรรม ผลสัมฤทธิ์ และแบบสำรวจ ซึ่งนำไปสู่การวิเคราะห์และปรับปรุงการนิเทศในระดับพื้นที่
แนวทาง 5 ขั้นตอน สำหรับการนำข้อมูล Effect Size ไปประยุกต์ใช้ในการติดตาม ตรวจสอบ ประเมินผล และนิเทศการศึกษา (ก.ต.ป.น.) อย่างมีระบบ มีดังนี้
1. ใช้ Effect Size เป็น “ดัชนีเชิงลึก” ควบคู่กับคะแนนเฉลี่ย
เปรียบเทียบได้ว่า: คะแนนเฉลี่ยบอก “ระดับคุณภาพ” ส่วน Effect Size บอก “แรงของการเปลี่ยนแปลง”
ตัวอย่าง
- คะแนนเฉลี่ยจากการนิเทศปี 2564 = 4.76
-คะแนนเฉลี่ยจากการนิเทศปี 2568 = 4.86
→ Effect Size (Cohen’s d) = 0.28 = การเปลี่ยนแปลง “ขนาดเล็ก”
การตีความ:
คะแนนยังอยู่ในระดับ “ยอดเยี่ยม” แต่การพัฒนาไม่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
นั่นหมายถึง “ระบบมีความคงที่ในระดับสูง” — ควรเน้น คุณภาพเชิงลึกและนวัตกรรม มากกว่าปริมาณกิจกรรม
2. ใช้ Effect Size วิเคราะห์ “พลังของมาตรการ / นโยบาย"
เมื่อมีข้อมูลจากหลายตัวชี้วัด เช่น “Active Learning”, “การอ่าน”, “การแนะแนว”, “สิ่งแวดล้อมดี” สามารถคำนวณ Effect Size ของแต่ละตัวเพื่อดูว่า มาตรการใดให้ผลกระทบมากที่สุด
ตัวอย่าง
ตัวชี้วัดEffect SizeการตีความActive Learning 0.42ปานกลาง (ควรขยายผล) การส่งเสริมการอ่าน 0.11ต่ำ (ควรปรับแนวทาง) การแนะแนว0.39 ปานกลางสิ่งแวดล้อมดี 0.55สูง (เป็นจุดแข็ง)
การใช้จริง:
ก.ต.ป.น. สามารถใช้ข้อมูลนี้ในการจัดลำดับความสำคัญของนโยบาย (“Impact Prioritization”) เช่น เน้นพัฒนา Active Learning และสิ่งแวดล้อมการเรียนรู้ เป็นหลัก
3. ใช้ Effect Size เป็นเกณฑ์ประเมิน “คุณภาพเชิงระบบ” ของสหวิทยาเขต วิเคราะห์ว่า เขตใดมีการเปลี่ยนแปลงมากที่สุดในเชิงคุณภาพ เช่น
- สหวิทยาเขตลำปลายมาศ: d = 0.35 (พัฒนาเชิงลึก)
- สหวิทยาเขตนางรอง: d = 0.12 (คงที่สูง)
- สหวิทยาเขตประโคนชัย: d = -0.04 (ถดถอยเล็กน้อย)
ผลที่ได้:
ข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้คณะกรรมการ ก.ต.ป.น. “เลือกพื้นที่เป้าหมายเชิงลึก” สำหรับการนิเทศแบบ Coaching & Mentoring ได้อย่างแม่นยำ
4. เชื่อมโยงกับ Learning Analytics
นำผล Effect Size มารวมกับข้อมูลพฤติกรรมการเรียนรู้ เช่น
- ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน (O-NET, RT, NT)
- ความพึงพอใจของครูและนักเรียน
- ข้อมูลการเข้าร่วมกิจกรรมพัฒนาโรงเรียน แล้วใช้ Learning Analytics วิเคราะห์ “ปัจจัยที่สร้างผลกระทบสูงสุด (High-Impact Factors)”
ตัวอย่าง:
โรงเรียนที่มี Effect Size สูง มักมี “ผู้นำการเปลี่ยนแปลงทางวิชาการ” (Instructional Leadership) หรือ “ครูใช้ Active Learning อย่างต่อเนื่อง”
5. ใช้ Effect Size เป็น “ภาษาใหม่” ของรายงาน ก.ต.ป.น.
รายงานประจำภาคเรียน / ปี ควรเพิ่มคอลัมน์ “ขนาดของผล” พร้อมคำอธิบาย เช่น
“ผลการพัฒนาด้านการอ่านมีค่า Effect Size = 0.11 แสดงว่าการเปลี่ยนแปลงมีขนาดเล็ก ควรเสริมการนิเทศเชิงลึกและการอ่านเชิงวิจัย”
ผลลัพธ์:
ทำให้รายงานของ ก.ต.ป.น. ไม่ใช่เพียงการ “สรุปผล” แต่กลายเป็น รายงานเชิงวิเคราะห์เชิงระบบ (Analytical Report) ที่สื่อสารกับผู้บริหารและโรงเรียนได้ชัดเจน
สรุปแนวทางเชิงกลยุทธ์
ขั้นตอนเครื่องมือผลลัพธ์วิเคราะห์ข้อมูลเดิม Effect Size + Mean เห็นพลังการเปลี่ยนแปลงวิเคราะห์ปัจจัยสำคัญ Learning Analytics เข้าใจต้นเหตุของผลลัพธ์นิเทศแบบชี้เป้าCoaching & Mentoringพัฒนาเชิงลึกเฉพาะจุดรายงานเชิงนโยบาย Policy Dashboard ขยายผลในระดับระบบ
เอกสารอ้างอิง :
สุพัฒน์ สุกมลสันต์ (2553). ขนาดของผล : ความมีนัยสำคัญทางกาปฏิบัติในการวิจัย. วารสารภาษาปริทัศน์ ฉบับที่ 25 2553. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น