การพัฒนาความสามารถในการสร้างคำอธิบายเหตุผลเชิงกลไกของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 โดยใช้รูปแบบการจัดการเรียนรู้ที่ใช้แบบจำลองเหตุผลเชิงกลไกเป็นฐาน เรื่อง ระบบร่างกายของมนุษย์
รายละเอียดรายการ
| คอลเลกชัน | คอลเลกชัน: CMU e-Theses |
|---|---|
| รหัสรายการ CMU Digital | รหัสรายการ CMU Digital: dc:198618 |
| ปีที่เผยแพร่ | ปีที่เผยแพร่: 2026 |
| Title | Title: การพัฒนาความสามารถในการสร้างคำอธิบายเหตุผลเชิงกลไกของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 โดยใช้รูปแบบการจัดการเรียนรู้ที่ใช้แบบจำลองเหตุผลเชิงกลไกเป็นฐาน เรื่อง ระบบร่างกายของมนุษย์ |
| Title Alternative | Title Alternative: Developing Grade 11 students’ causal mechanistic explanation ability using causal-mechanistic model-based instruction on the topic of human body system |
| Creator | Creator: นภาภรภา ปวงวันนา |
| Subject | Subject: นักเรียนมัธยมศึกษาตอนปลาย -- การศึกษาและการสอน องค์ประกอบร่างกาย สรีรวิทยามนุษย์ การเรียนรู้ -- แง่สรีรวิทยา |
| Abstract | Abstract: การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการพัฒนาความสามารถในการสร้างคำอธิบายเหตุผลเชิงกลไก เรื่อง ระบบร่างกายของมนุษย์ ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 โดยใช้รูปแบบการจัดการเรียนรู้ที่ใช้แบบจำลองเหตุผลเชิงกลไกเป็นฐาน กลุ่มที่ศึกษาเป็นนักเรียนโรงเรียนเอกชนแห่งหนึ่งในจังหวัดเชียงใหม่ จำนวน 21 คน เครื่องมือวิจัยประกอบด้วยแผนการจัดการเรียนรู้ 5 แผน รวม 10 ชั่วโมง และแบบวัดการสร้างคำอธิบายเหตุผลเชิงกลไก จำนวน 5 สถานการณ์ สถานการณ์ละ 2 ข้อ เพื่อประเมินความสามารถ 2 ลักษณะ ได้แก่ การเขียนคำอธิบายเหตุผลเชิงกลไก และการสร้างแบบจำลองเชิงเส้น โดยพิจารณาองค์ประกอบ 5 ด้าน ได้แก่ สาเหตุหลัก ห่วงโซ่สาเหตุ ความสัมพันธ์เชิงเหตุปัจจัย แนวคิดทางวิทยาศาสตร์ และผลลัพธ์ ซึ่งแสดงลำดับและความเชื่อมโยงของกลไกอย่างเป็นเหตุผล ร่วมกับการสัมภาษณ์แบบกึ่งโครงสร้างเมื่อคำตอบไม่ชัดเจน วิเคราะห์ข้อมูลด้วยการวิเคราะห์เนื้อหาและสถิติเชิงพรรณนา โดยจำแนกความสามารถในการสร้างคำอธิบายเหตุผลเชิงกลไกเป็น 4 ระดับ ได้แก่ ดีมาก ดี ปานกลาง และปรับปรุง ผลการวิจัยเมื่อเปรียบเทียบระดับความสามารถในการสร้างคำอธิบายเหตุผลเชิงกลไกก่อนและหลังการจัดการเรียนรู้โดยใช้แบบจำลองเหตุผลเชิงกลไกเป็นฐาน จำแนกตามองค์ประกอบทั้ง 5 องค์ประกอบ พบว่า องค์ประกอบสาเหตุหลัก ก่อนการจัดการเรียนรู้อยู่ในระดับดีมาก คิดเป็นค่าเฉลี่ยร้อยละ 95.24 และหลังการจัดการเรียนรู้อยู่ในระดับดีมาก คิดเป็นค่าเฉลี่ยร้อยละ 100.00 องค์ประกอบห่วงโซ่สาเหตุ ก่อนการจัดการเรียนรู้อยู่ในระดับปานกลาง คิดเป็นค่าเฉลี่ยร้อยละ 75.24 โดยไม่พบในระดับดีมาก ขณะที่หลังการจัดการเรียนรู้ทั้งหมดอยู่ในระดับดีมาก คิดเป็นค่าเฉลี่ยร้อยละ 100.00องค์ประกอบความสัมพันธ์เชิงเหตุปัจจัย ก่อนการจัดการเรียนรู้อยู่ในระดับปานกลาง คิดเป็นค่าเฉลี่ยร้อยละ 94.29 โดยไม่พบในระดับดีและดีมาก ขณะที่หลังการจัดการเรียนรู้อยู่ในระดับดีและดีมาก คิดเป็นค่าเฉลี่ยร้อยละ 55.24 และ 44.76 ตามลำดับ โดยไม่พบในระดับปานกลางและควรปรับปรุง องค์ประกอบแนวคิดทางวิทยาศาสตร์มีการเปลี่ยนแปลงในลักษณะเดียวกัน โดยก่อนการจัดการเรียนรู้อยู่ในระดับปานกลาง คิดเป็นค่าเฉลี่ยร้อยละ 94.29 และหลังการจัดการเรียนรู้อยู่ในระดับดีและดีมาก คิดเป็นค่าเฉลี่ยร้อยละ 55.24 และ 44.76 ตามลำดับ สำหรับองค์ประกอบผลลัพธ์ ก่อนการจัดการเรียนรู้อยู่ในระดับดีมาก คิดเป็นค่าเฉลี่ยร้อยละ 99.05 และหลังการจัดการเรียนรู้อยู่ในระดับดีมากทั้งหมด คิดเป็นค่าเฉลี่ยร้อยละ 100.00 ทั้งนี้ ผลการวิเคราะห์แบบจำลองเชิงเส้นสอดคล้องกับผลการวิเคราะห์คำอธิบายที่เขียน โดยก่อนการจัดการเรียนรู้ แบบจำลองของนักเรียนยังขาดความครบถ้วนของห่วงโซ่สาเหตุ ความสัมพันธ์เชิงเหตุปัจจัย และแนวคิดทางวิทยาศาสตร์ ขณะที่ภายหลังการจัดการเรียนรู้ นักเรียนสามารถแสดงลำดับกลไก เชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่างกระบวนการ และใช้แนวคิดทางวิทยาศาสตร์สนับสนุนคำอธิบายได้ครบถ้วนและชัดเจนยิ่งขึ้น สะท้อนพัฒนาการในการสร้างคำอธิบายปรากฏการณ์ทางชีววิทยาอย่างเป็นเหตุผลเชิงกลไกได้สมบูรณ์มากขึ้น |
| Abstract Alternative | Abstract Alternative: This research aimed to examine the development of Grade 11 students' ability to construct mechanistic explanations of human body systems using a mechanistic model-based learning approach. The study group consisted of 21 students from a private school in Chiang Mai Province. Research instruments included five lesson plans totaling 10 hours of instruction and an assessment tool comprising five scenarios—with two questions per scenario—designed to evaluate two aspects of ability: writing mechanistic explanations and constructing linear models. Five components were analyzed: input, causal chain components, causal relationship, scientific concepts, and outcome, all of which demonstrate the logical sequence and connectivity of the mechanistic. Semi-structured interviews were also conducted to clarify ambiguous responses. Data were analyzed using content analysis and descriptive statistics, with the ability to construct mechanistic explanations categorized into four levels: Very Good, Good, Moderate, and Needs Improvement. Comparison of the ability levels before and after the mechanistic-model-based instruction across the five components revealed the following: for the "primary cause" component, the level was "Very Good" (95.24% average) before instruction and remained "Very Good" (100.00% average) afterward; for the "causal chain" component, the level was "Moderate" before instruction. ...averaging 75.24%, with no instances at the "very good" level; conversely, after instruction, all fell into the "very good" category, averaging 100.00%. Regarding the causal relationship component, the pre-instruction level was "moderate" (averaging 94.29%), with no instances at the "good" or "very good" levels; post-instruction, however, students reached the "good" and "very good" levels (averaging 55.24% and 44.76%, respectively), with no instances at the "moderate" or "needs improvement" levels. The scientific concept component showed a similar pattern: pre-instruction levels were "moderate" (averaging 94.29%), while post-instruction levels were "good" and "very good" (averaging 55.24% and 44.76%, respectively). As for the outcome component, the pre-instruction level was "very good" (averaging 99.05%), and post-instruction, the entire group reached the "very good" level (averaging 100.00%). These linear model analysis results align with the analysis of the written explanations; before instruction, students' models lacked completeness regarding causal chains, causal relationships, and scientific concepts. In contrast, after instruction, students were able to demonstrate mechanistic sequences, link process relationships, and use scientific concepts to support their explanations more comprehensively and clearly, reflecting an improved ability to construct explanations of biological phenomena based on causal mechanistic explanation. |
| Publisher | Publisher: มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ |
| Contributor | Contributor: ลฎาภา ลดาชาติ สุระศักดิ์ เมาเทือก |
| Bibliography | Bibliography: บรรณานุกรม: แผ่น 179-185 |
| Description Note | Description Note: วิทยานิพนธ์ (ศึกษาศาสตรมหาบัณฑิต (วิทยาศาสตร์ศึกษา)) |
| Year | Year: 2569 |
| Degree Name | Degree Name: ศึกษาศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level | Degree Level: ปริญญาโท |
| Degree Discipline | Degree Discipline: วิทยาศาสตร์ศึกษา |
| Rights Holder | Rights Holder: มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ |
| Public Access Level | Public Access Level: Public = สามารถใช้งานได้ทั้งผู้ใช้มหาวิทยาลัย/ผู้ใช้ภายนอก |
| Rights Access | Rights Access: เมื่อท่านทำการดาวน์โหลดไฟล์เอกสารฉบับเต็ม จะสามารถเปิดใช้งานไฟล์ดิจิทัลได้ 160 วัน หากพ้นกำหนดระยะเวลาดังกล่าว จะไม่สามารถเรียกดูไฟล์นั้นได้อีก ทั้งนี้เพื่อประโยชน์ด้านการวิจัยและการศึกษาค้นคว้าเท่านั้น การใช้ในวัตถุประสงค์อื่นนอกเหนือจากที่ระบุไว้ ผู้ใช้งานต้องดำเนินการขออนุญาตจากผู้ถือลิขสิทธิ์ตามกฎหมายด้วยตนเอง หากมีการละเมิดสิทธิ์การใช้งาน สำนักหอสมุดไม่รับผิดชอบในข้อพิพาทที่อาจเกิดขึ้น |
เอกสารอ้างอิง
EndNoteเอกสารดิจิทัล
เข้าสู่ระบบและตรวจสอบสิทธิ์สมาชิกเพื่อดูเอกสาร
นโยบายบริการเอกสารฉบับเต็ม
