การพัฒนาเครื่องมือวัดความคล่องตัวในการเรียนรู้สำหรับผู้บริหารสถานศึกษาขั้นพื้นฐาน: การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์กลุ่มแฝงเพื่อเป็นจุดตัด
บทคัดย่อ
เครื่องมือวัดความคล่องตัวในการเรียนรู้สามารถวัดและประเมินคุณลักษณะของผู้บริหารสถานศึกษาขั้นพื้นฐานในแต่ละองค์ประกอบได้ และการวิเคราะห์กลุ่มแฝงจะใช้ในจำแนกคุณลักษณะของผู้บริหารในแต่ละกลุ่ม ซึ่งบทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาและตรวจสอบคุณภาพเครื่องมือวัดความคล่องตัวในการเรียนรู้สำหรับผู้บริหารสถานศึกษาขั้นพื้นฐาน และ 2) วิเคราะห์กลุ่มแฝงความคล่องตัวในการเรียนรู้สำหรับผู้บริหารสถานศึกษาขั้นพื้นฐานเพื่อใช้สำหรับการกำหนดคะแนนจุดตัด ตัวอย่างวิจัย ได้แก่ ผู้บริหารสถานศึกษาขั้นพื้นฐานของประเทศไทยจาก 6 ภูมิภาคของประเทศไทยจำนวน 300 คน
ที่ได้มาจากการสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน เก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้เครื่องมือวัดความคล่องตัวในการเรียนรู้ มีลักษณะเป็นมาตรประมาณค่า 5 ระดับ ครอบคลุม 5 องค์ประกอบของความคล่องตัวในการเรียนรู้ จำนวน 30 ข้อ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน และการวิเคราะห์กลุ่มแฝง ผลการวิจัย พบว่า 1) ข้อคำถามของเครื่องมือวัดความคล่องตัวในการเรียนรู้ มีค่าดัชนี IOC ตั้งแต่ 0.80-1.00 มีค่าอำนาจจำแนกตั้งแต่ 0.257 - 0.766 มีความตรงเชิงโครงสร้าง โดยมีค่าน้ำหนักองค์ประกอบตั้งแต่ 0.413 - 0.873 มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ทุกข้อ และมีค่าความเที่ยงเท่ากับ 0.922 และ 2) ผลการวิเคราะห์กลุ่มแฝงสามารถจำแนกกลุ่มแฝงความคล่องตัวในการเรียนรู้สำหรับผู้บริหารสถานศึกษาขั้นพื้นฐาน ได้ 3 กลุ่ม ได้แก่ กลุ่มแฝง 1 “กลุ่มที่มีความคล่องตัวในการเรียนรู้ระดับเริ่มต้น” จำนวน 20 คน (6.667%) กลุ่มแฝง 2 “กลุ่มที่มีความคล่องตัวในการเรียนรู้ระดับดี” จำนวน 155 คน (51.667%) และกลุ่มแฝง 3 “กลุ่มที่มีความคล่องตัวในการเรียนรู้ระดับดีเยี่ยม” จำนวน 125 คน (41.667%) คะแนน 18.250 เป็นคะแนนจุดตัดที่สามารถแบ่งกลุ่มแฝง 1 และกลุ่มแฝง 2 ออกจากกัน และคะแนน 21.335 เป็นคะแนนจุดตัดที่สามารถแบ่งกลุ่มแฝง 2 และกลุ่มแฝง 3 ออกจากกันตามระดับ
Downloads
Article Details
รูปแบบการอ้างอิง
ประเภทบทความ
บทความวิจัย (Research Articles)
Copyright & License
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารการบริหารการปกครองและนวัตกรรมท้องถิ่น
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
จุฬาพัฒน์ สิ่วหงวน, วิจิตรา จำลองราษฎร์, และจิระภา งามสุทธิ. (2567). คุณภาพชีวิตในการทำงาน ความผูกพันในองค์กร และความคล่องตัวในการเรียนรู้ที่ส่งผลต่อผลการดำเนินงานของมหาวิทยาลัยรัฐในจังหวัดพิษณุโลก. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏพิบูลสงคราม, 18(1), 293–308. https://doi.org/10.14456/psruhsrs.2024.20
พาขวัญ มั่งมูล, และสุกัญญา แช่มช้อย. (2567). การศึกษาความคล่องตัวในการเรียนรู้ของครูโรงเรียนอนุบาลประจำจังหวัดในภาคกลางตอนบน. วารสารครุศาสตร์ปริทรรศน์, 11(3), 137–150.
วาทิตยา แต่เจริญ, และสุกัญญา แช่มช้อย. (2567). ความต้องการจำเป็นของการพัฒนาการบริหารวิชาการของโรงเรียนสังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาสมุทรปราการ เขต 1 ตามแนวคิดความคล่องตัวในการเรียนรู้. วารสารวิชาการโรงเรียนนายเรือด้านสังคมศาสตร์ มนุษยศาสตร์ และศึกษาศาสตร์, 11(1), 103–116.
ศศิวิมล ศรีนวล, และณัฐกานต์ ประจันบาน. (2565). การพัฒนาดัชนีชี้วัดความคล่องแคล่วในการเรียนรู้ของนิสิตบัณฑิตศึกษา. วารสารวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา, 14(2), 176–191.
ศิริชัย กาญจนวาสี. (2556). ทฤษฎีการทดสอบแบบดั้งเดิม (พิมพ์ครั้งที่ 7). โรงพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
Allen, J. (2016). Conceptualizing learning agility and investigating its nomological network (Doctoral dissertation). Florida International University. ProQuest Dissertations Publishing.
Asparouhov, T., & Muthén, B. (2014). Auxiliary variables in mixture modeling: Three-step approaches using Mplus. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 21(3), 329–341.
Bass, B. M., & Riggio, R. E. (2006). Transformational leadership (2nd ed.). Psychology Press.
Collins, L. M., & Lanza, S. T. (2013). Latent class and latent transition analysis with applications in the social, behavioral, and health sciences. John Wiley & Sons.
Darling-Hammond, L., Flook, L., Cook-Harvey, C., Barron, B., & Osher, D. (2020). Implications for educational practice of the science of learning and development. Applied Developmental Science, 24(2), 97–140.
De Meuse, K. P., Dai, G., & Hallenbeck, G. S. (2010). Learning agility: A construct whose time has come. Consulting Psychology Journal: Practice and Research, 62(2), 119–130.
De Meuse, K. P. (2017). Learning agility: Its evolution as a psychological construct and its empirical relationship to leader success. Consulting Psychology Journal: Practice and Research, 69(4), 267–295.
De Meuse, K. P., Dai, G., Eichinger, R. W., Page, R. C., Clark, L. P., & Zewdie, S. (2021). The development and validation of a self-assessment of learning agility. European Journal of Training and Development, 45(1), 17–33.
Glassman, K. S., & Withall, J. (2018). Nurse manager learning agility and observed leadership ability: A case study. Nursing Economics, 36(2), 74–82.
Goffin, R. D. (2007). Assessing the adequacy of structural equation models: Golden rules and editorial policy. Personality and Individual Differences, 42, 831–839.
Hallinger, P., & Kovačević, J. (2021). Science mapping the knowledge base in educational leadership and management: A longitudinal bibliometric analysis, 1960 to 2018. Educational Management Administration & Leadership, 49(1), 5–30.
Harris, A., & Jones, M. (2020). COVID-19—School leadership in disruptive times. School Leadership & Management, 40(4), 243–247.
Howard, D. (2017). Learning agility in education: An analysis of pre-service teachers’ learning agility and teaching performance (Doctoral dissertation). Tarleton State University. ProQuest Dissertations Publishing.
Ionescu, T. (2012). Exploring the nature of cognitive flexibility. New Ideas in Psychology, 30(2), 190–200.
Jian, Z. (2022). Sustainable engagement and academic achievement under impact of academic self-efficacy through mediation of learning agility. Frontiers in Psychology, 13, Article 899706. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.899706
Kelloway, E. K. (2015). Using Mplus for structural equation modeling: A researcher’s guide. Sage Publications.
Lombardozzi, C., & Casey, A. (2018). The politics of learning: Challenges for organizational change. Journal of Organizational Change Management, 31(6), 1233–1246.
Masyn, K. E. (2019). Measurement invariance in finite mixture models. Multivariate Behavioral Research, 54(4), 530–549.
McCutcheon, A. L. (2018). Latent class analysis. SAGE Publications.
Mintzberg, H. (1994). The rise and fall of strategic planning. Free Press.
Netolicky, D. M. (2020). School leadership during a pandemic: Navigating tensions. Journal of Professional Capital and Community, 5(4), 391–395.
Nylund-Gibson, K., & Choi, A. Y. (2018). Ten frequently asked questions about latent class analysis. Translational Issues in Psychological Science, 4(4), 440–461.
Özgenel, M., & Yazıcı, Ş. (2021). Learning agility of school administrators: An empirical investigation. International Journal of Progressive Education, 17(1), 247–261.
Reyes, V. C., Trines, S., & Tran, T. T. (2019). School leadership in Vietnam: Exploring key challenges and opportunities. In Perspectives on school leadership in Asia Pacific contexts (pp. 115–134). Springer.
Santoso, A. M., & Yuzarion. (2021). Analysis of learning agility in the performance of achievement teachers in Yogyakarta. Jurnal Pedagogik, 8(1), 77–122.
Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2010). A beginner’s guide to structural equation modeling (3rd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
Schwab, K. (2019). The global competitiveness report 2019. World Economic Forum.
Smith, B. A., & Watkins, K. E. (2024). Measuring learning agility: A review and critique of learning agility measures. Personnel Review, 53(3), 704–720. https://doi.org/10.1108/PR-10-2023-0688
Soper, D. S. (2021). A-priori sample size calculator for structural equation models [Software]. http://www.danielsoper.com/statcalc
Steiger, J. H. (2007). Understanding the limitations of global fit assessment in structural equation modeling. Personality and Individual Differences, 42, 893–898.
Susanto, S., Afif, N., Ritonga, A. W., Desrani, A., Shunhaji, A., & Ahmadi. (2024). Role of teacher learning agility: An empirical study for Islamic educational success in Indonesia. Journal of Education and Learning (EduLearn), 18(4), 1318–1326. https://doi.org/10.11591/edulearn.v18i4.21216
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics (7th ed.). Pearson.
Yadav, N., & Dixit, S. (2017). A conceptual model of learning agility and authentic leadership development. Journal of Human Values, 23(1), 40–51.
