ผลการเรียนรู้ด้วยแอปพลิเคชันเกมเพื่อส่งเสริมความคิดเชิงคำนวณ ด้านการคิดเชิงนามธรรม สำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาตอนต้นในโรงเรียนสังกัดกรุงเทพมหานคร
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลการเรียนรู้ด้วยแอปพลิเคชันเกมที่ออกแบบมาเพื่อส่งเสริมทักษะการคิดเชิงคำนวณ ด้านการคิดเชิงนามธรรมในนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาตอนต้น โดยเปรียบเทียบผลสัมฤทธิ์หลังการทดลองระหว่างกลุ่มนักเรียนที่มีระดับชั้นแตกต่างกัน ประชากรที่ใช้ในการศึกษาคือ นักเรียนชั้นมัธยมศึกษาตอนต้น จากโรงเรียนนาหลวง สังกัดกรุงเทพมหานคร ที่ศึกษาอยู่ในภาคเรียนที่ 2 ปีการศึกษา 2567 กลุ่มตัวอย่างได้จากการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม โดยสุ่มเลือกห้องเรียนจากแต่ละระดับชั้น ระดับชั้นละ 1 ห้องเรียน โดยจำกัดเฉพาะนักเรียนที่ลงเรียนในวิชาเลือกเสรี วิชาคอมพิวเตอร์ รวมทั้งสิ้น 74 คน ผลการวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของทุกระดับชั้นพบว่า คะแนนหลังเรียนของนักเรียนทุกระดับชั้นสูงกว่าก่อนเรียนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.01 และเมื่อเปรียบเทียบคะแนนเฉลี่ยหลังเรียนระหว่างกลุ่มชั้นเรียน พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.01 (F = 9.53 p < 0.01) โดยนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 1 มีคะแนนเฉลี่ยต่ำกว่านักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 2 และ 3 อย่างมีนัยสำคัญ ขณะที่ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 2 และ 3 ผลการประเมินความพึงพอใจต่อการใช้เกมนี้ในภาพรวมอยู่ในระดับมาก ( = 4.02 S.D. = 0.15) แสดงให้เห็นว่าผู้เรียนมีความพึงพอใจในด้านความสนุกสนานและรูปแบบของเกม โดยเฉพาะในกลุ่มนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 1 และ 3 งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของสื่อการเรียนรู้ด้วยเกม ซึ่งบ่งชี้ว่า เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าทางการศึกษา สนับสนุนการบูรณาการกลยุทธ์การเรียนรู้โดยใช้เกมในหลักสูตรวิทยาการคำนวณ
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการเผยแพร่ในวารสารมหาวิทยาลัยราชภัฏยะลานี้ ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารมหาวิทยาลัยราชภัฏยะลา หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารมหาวิทยาลัยราชภัฏยะลาก่อนเท่านั้น
เอกสารอ้างอิง
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.
Del Olmo-Munoz, J., Bueno-Baquero, A., Cozar-Gutierrez, R. & Gonzalez-Calero, J. A. (2023). Exploring gamification approaches for enhancing computational thinking in young learners. Education Sciences, 13(5), 487. https://doi.org/10.3390/educsci13050487
Department of Education Bangkok Metropolitan Administration. (2024). Student Records in Schools under the Department of Education Bangkok Metropolitan Administration [Online]. Retrieved October 22, 2024, from: https://data.bangkok.go.th/dataset/dept_edu (in Thai)
Fraenkel, J. R., Wallen, N. E. & Hyun, H. H. (2012). How to design and evaluate research in education (8th ed.). New York: McGraw-Hill.
Gardeli, A. & Vosinakis, S. (2019). ARQuest: A tangible augmented reality approach to developing computational thinking skills. 2019 11th International Conference on Virtual Worlds and Games for Serious Applications (VS-Games), September 4-6, 2019. Vienna: IEEE.
Grover, S. & Pea, R. D. (2013). Computational thinking in K–12 a review of the state of the field. Educational Researcher, 42(1), 38-43.
Hug, T. (2005). Micro learning and narration: Exploring possibilities of utilization of narrations and storytelling for the designing of “micro units” and didactical micro-learning arrangements. Proceedings of Media in Transition, May 6-8, 2005. Cambridge MA: Massachusetts Institute of Technology
Israel-Fishelson, R. & Hershkovitz, A. (2019). Persistence and achievement in acquiring computational thinking concepts: A large-scale log-based analysis. Conference: E-Learn: World Conference on E-Learning, November 4-7, 2019. New Orleans LA: n.p.
Izat, M., Kyyakbayeva, U., Nurgaliyeva, S., Urinova, F. & Khallokova, M. (2024). The implications of educational games on the development of children’s intellectual abilities. International Journal of Innovative Research and Scientific Studies, 8(1), 126–136. https://doi.org/10.53894/ijirss.v8i1.3578
Kamket, W. (2012). Research methods in behavioral sciences (7th ed.). Bangkok: Chulalongkorn University Press. (in Thai)
Kelley, T. L. (1939). The selection of upper and lower groups for the validation of test items. Journal of Educational Psychology, 30(1), 17–24. https://doi.org/10.1037/h0057123
Li, Z. & Tsai, Y. (2020). A meta-analysis of research on digital game-based science learning. Journal of Computer Assisted Learning, 36(3), 280–294. https://doi.org/10.1111/jcal.12430
Likert, R. (1967). The method of constructing and attitude scale. In Reading in Fishbeic, M (Ed.), Attitude Theory and Measurement (pp. 90-95). New York: Wiley & Son.
Piaget, J. (1972). The psychology of the child. New York: Basic Books.
Reid, D. J. (2022). Multi-level abstract games for policy, strategy and technology development. Journal of Behavioural Economics and Social Systems, 4(1), 114–118.
Ruxton, G. D. & Beauchamp, G. (2008). Time for some a priori thinking about post hoc testing. Behavioral Ecology, 19(3), 690–693.
Ryan, R. M. & Deci, E. L. (2000). Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being. American Psychologist, 55(1), 68–78.
Sarathueankaew, A. & Chaowchai, S. (2021). Computational science learning management in schools under the Secondary Educational Service Area Office 37. Journal of MCU Nakhondhat, 8(3), 276–283. (in Thai)
The Jamovi Project. (2024). Jamovi. (Version 2.6) [Computer software] [Online]. Retrieved November 4, 2024, from: https://www.jamovi.org.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Cambridge MA: Harvard University Press.
Wangsalae, S. & Saewakngam, W. (2021). Guidelines for teaching computational science in lower secondary education. Journal of the Research Association, 26(1), 125–132. (in Thai)
Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33-35.
