การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติและเชิงนโยบาย เกี่ยวกับการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อพัฒนาโรงเรียน : กรณีศึกษาโรงเรียนลำปลายมาศ

   

      การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติและเชิงนโยบาย “การใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อพัฒนาโรงเรียนลำปลายมาศ (สหวิทยาเขตลำปลายมาศ สพม.บุรีรัมย์)” โดยอ้างอิง Elaine Allensworth – How to Use Data Effectively to Improve Schools

      รายงาน ก.ต.ป.น. 2568, รายงาน Best Practices 2568 และการนิเทศติดตามเมื่อวันที่ 18 พฤศจิกายน 2568 เพื่อเสนอคำแนะนำที่สามารถนำไปใช้ได้จริงในบริบทโรงเรียนลำปลายมาศ

1. บทนำ

    โรงเรียนลำปลายมาศเป็นโรงเรียนแม่ข่ายในสหวิทยาเขตลำปลายมาศ มีบทบาทสำคัญในการยกระดับคุณภาพการเรียนรู้ของเครือข่ายตามนโยบาย สพม.บุรีรัมย์ ปี 2568 ที่เน้น พื้นที่คุณภาพ – สิ่งแวดล้อมดี – สร้างคนดี – มีความสุข ซึ่งสอดคล้องกับกรอบของ Allensworth ที่ชี้ว่าการใช้ข้อมูลอย่างเป็นระบบคือ “หัวใจของการเปลี่ยนผลลัพธ์การเรียนรู้ของผู้เรียน”

2. การวิเคราะห์ตามกรอบ Allensworth

     2.1 ข้อมูลต้องมีความสามารถในการทำนายผลลัพธ์ (Predictive Validity)

ข้อค้นพบจากเอกสารพื้นที่

      รายงาน ก.ต.ป.น. 2568 แสดงผลสัมฤทธิ์โดยรวมสูง (ค่าเฉลี่ยระดับ “ดีมาก–ยอดเยี่ยม”)

       แต่ข้อมูลส่วนใหญ่มีลักษณะ “สรุปภาพรวม” (aggregate)

       ไม่พบการใช้ข้อมูลแนวโน้ม (trend), รายบุคคล, หรือข้อมูลที่บอก "โอกาสเสี่ยง" ของผู้เรียน

วิเคราะห์เชิงปฏิบัติ

      ข้อมูลรายชั้น/รายกลุ่ม/รายบุคคลยังไม่ถูกนำมาใช้ทำนายผลลัพธ์ เช่น ผู้เรียนเสี่ยงไม่ผ่านเกณฑ์, ผู้เรียน engagement ต่ำ

      การไม่มีระบบติดตามแบบ growth ทำให้ไม่รู้ว่า “ผลเพิ่มเพราะอะไร”

ข้อเสนอเชิงนโยบาย

      สร้าง Predictive Dashboard ระดับโรงเรียน (Growth, Risk, Engagement)

      ผสานข้อมูลกลาง: Q-info, คะแนนกลางภาค, การเข้าเรียน, พฤติกรรม, งานมอบหมาย

      2.2 ข้อมูลต้องนำไปสู่การปรับปรุงที่ปฏิบัติได้จริง (Actionable)

ข้อค้นพบ

      ครูมีข้อมูล แต่ไม่มี “เครื่องมือแปลข้อมูล → การสอนเฉพาะกลุ่ม”

      นิเทศส่วนใหญ่ให้ข้อเสนอแนะเชิงภาพรวม ยังไม่เจาะจงถึงการปฏิบัติในชั้นเรียน

วิเคราะห์เชิงปฏิบัติ

      การใช้ข้อมูลยังไม่เปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการสอนเท่าที่ควร

      โรงเรียนลำปลายมาศมีศักยภาพ PLC ดี แต่ยังไม่เชื่อมโยง “ข้อมูลจริง” เข้ากับ “การทดลองปรับการสอน (Action Research / Micro-Interventions)”

ข้อเสนอเชิงปฏิบัติ

      สร้าง Micro-interventions 2–3 สัปดาห์ต่อรอบ เช่น ปรับกิจกรรม 1 ขั้น

ปรับคำถาม, ปรับเครื่องมือประเมิน

      ใช้ “SLA Feedback 24 ชม.” สำหรับนิเทศการสอน → actionable ทันที

      2.3 คุณภาพและความตรงประเด็นของข้อมูล (Data Quality & Relevance)

ข้อค้นพบ

      Best Practices 2568 ทำได้ดีในการบันทึกกิจกรรม

      แต่ข้อมูลหลายส่วนเป็น “เชิงพรรณนา” มากกว่า “เชิงผลลัพธ์”

      ขาดเกณฑ์มาตรฐานกลาง เช่น rubrics เดียวกันระหว่างกลุ่มสาระ

วิเคราะห์เชิงปฏิบัติ

      ครูหลายคนยังไม่มั่นใจในการตีความข้อมูล

      คุณภาพข้อมูลไม่สม่ำเสมอระดับกลุ่มสาระ

ข้อเสนอเชิงนโยบาย

      ออกแบบ Rubrics กลางของโรงเรียนลำปลายมาศ

      ฝึกครูด้าน Data Literacy 4 เรื่องสำคัญ:

       1. อ่านข้อมูล

       2. วิเคราะห์ความเบี่ยงเบน

       3. แปลเป็นแผนสอน

       4. ติดตามผลแบบสั้น (progress check)

      2.4 การใช้ข้อมูลเป็นกระบวนการร่วมมือ (Collaborative Data Routines)

ข้อค้นพบ

      PLC โรงเรียนลำปลายมาศเข้มแข็ง และใช้ LINE เป็นช่องทางกลาง แต่ยังไม่มี การประชุมข้อมูลแบบมีโครงสร้าง

(Data Meeting Protocol)

วิเคราะห์เชิงปฏิบัติ

      สมาชิก PLC แลกเปลี่ยนดี แต่การวิเคราะห์ข้อมูลยังไม่เป็นระบบ

      ขาดบทบาท Data Lead Teacher ในระดับกลุ่มสาระ

ข้อเสนอเชิงนโยบาย

      จัดทำ School Data Routine เช่น

       1. Weekly Micro-PLC (20–30 นาที)

       2. Monthly Data Deep Dive

       3. Termly Impact Review

       กำหนดบทบาท Data Lead, Coach, Classroom Implementer 

และใช้ Template เดียวกันทั้งโรงเรียน เช่น Problem of Practice, Evidence

Action, Short-cycle Evaluation

3. ข้อเสนอการพัฒนาโรงเรียนลำ

     ปลายมาศ (สรุป)

      3.1 สร้างระบบข้อมูลแบบรวมศูนย์ (Unified School Data System)

            เชื่อมข้อมูลการเรียน – พฤติกรรม – การเข้าเรียน – PLC – ผลการนิเทศ

           ทำเป็น Dashboard กลาง → ใช้ตัดสินใจรายสัปดาห์

      3.2 ยกระดับการนิเทศด้วยข้อมูล (Data-driven Supervision)

           ใช้ Checklist 3 จุด (Learning Task, Engagement, Evidence)

           Feedback ครูภายใน 24 ชม. (SLA)

      3.3 PLC ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Evidence-based PLC)

            ไม่ใช่ PLC แบบรายงานกิจกรรม

            ต้องเป็น PLC ที่ “ทดลอง ปรับ วัดผล” (Try–Check–Adjust)

       3.4 ฝึกครูด้าน Data Literacy

              จัดอบรม 3 modules

              การอ่านข้อมูล

              การตีความ

              การแปลงข้อมูลเป็นแผนสอน

       3.5 เชื่อมข้อมูลกับความเสี่ยงของผู้เรียน

              สร้างระบบ Early Warning Indicators (EWS)

             ระบุผู้เรียนที่มีความเสี่ยงด้าน

ผลสัมฤทธิ์, สุขภาพจิต, การเข้าเรียน

ความประพฤติ

             ประชุมทีมสหวิชาชีพ (Student Support Team) เดือนละครั้ง

4. สรุปภาพรวม

    โรงเรียนลำปลายมาศมีพื้นฐานที่ดี ทั้งด้านความร่วมมือของครู ความเข้มแข็งของ PLC และโครงสร้างนิเทศจาก สพม.บุรีรัมย์ การพัฒนา “ระบบใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ” จึงสามารถทำได้ทันที หากจัดกระบวนการให้สอดคล้องกับกรอบของ Allensworth โดยเน้น

       ข้อมูลต้องคาดการณ์ได้

       ต้องนำไปใช้แก้ปัญหาได้

       ต้องมีคุณภาพ

       ต้องเป็นกระบวนการร่วมมือ

      การออกแบบระบบข้อมูลที่เบา ใช้ง่าย และใช้จริง จะเป็นตัวเร่งให้โรงเรียนลำปลายมาศยกระดับผลลัพธ์การเรียนรู้ได้อย่างเป็นรูปธรรมและยั่งยืน

บรรณานุกรม

Allensworth, E. (2014). How to use data effectively to improve schools. University of Chicago Consortium on School Research.

สำนักงานเขตพื้นที่การศึกษามัธยมศึกษาบุรีรัมย์. (2568). คู่มือนิเทศติดตามและประเมินผลการจัดการศึกษา การนิเทศโดยใช้สหวิทยาเขตเป็นฐานด้วยกระบวนการนิเทศแบบมีส่วนร่วม: กลุ่มนิเทศติดตามและประเมินผล. สพม.บุรีรัมย์.

สำนักงานเขตพื้นที่การศึกษามัธยมศึกษาบุรีรัมย์. (2568). รายงานการติดตาม ตรวจสอบ ประเมินผล และนิเทศการศึกษา ภาคเรียนที่ 1/2568. บุรีรัมย์: สพม.บุรีรัมย์.

สำนักงานเขตพื้นที่การศึกษามัธยมศึกษาบุรีรัมย์. (2568). รายงาน Best Practices ของสถานศึกษาในสังกัด ประจำปีการศึกษา 2568. บุรีรัมย์: สพม.บุรีรัมย์.

สำนักงานเขตพื้นที่การศึกษามัธยมศึกษาบุรีรัมย์. (2568). วิดีทัศน์ถอดรหัสบุรีรัมย์โมเดลของสถานศึกษาในสังกัด ประจำปีการศึกษา 2564-  2568. ก.ต.ป.น. สพม.บุรีรัมย์.