Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ปัจจัยที่มีผลต่อความรู้ความสามารถทางคณิตศาสตร์ของนักเรียนมัธยมศึกษาปีที่ 3 ในกรุงเทพมหานคร

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Factors affecting mathematical knowledge and abilities of ninth grade students in Bangkok metropolis

Year (A.D.)

2009

Document Type

Thesis

First Advisor

อัมพร ม้าคนอง

Faculty/College

Faculty of Education (คณะครุศาสตร์)

Degree Name

ครุศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

การศึกษาคณิตศาสตร์

DOI

10.58837/CHULA.THE.2009.40

Abstract

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา ปัจจัยที่มีผลต่อความรู้ความสามารถทางคณิตศาสตร์ของนักเรียนมัธยมศึกษาปีที่ 3 ในกรุงเทพมหานคร โดยมีกลุ่มตัวอย่างคือ นักเรียนมัธยมศึกษาปีที่ 3 ในกรุงเทพมหานคร จำนวน 538 คน เครื่องมือที่ใช้ประกอบด้วย แบบสอบถามสถานภาพ แบบวัดปัจจัยด้านจิตวิทยา และแบบวัดความรู้ความสามารถทางคณิตศาสตร์ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ และสร้างสมการทำนายด้วยวิธีการถดถอยพหุคูณแบบเพิ่มตัวแปรเป็นลำดับขั้น ผลการวิจัยพบว่า 1. ปัจจัยด้านสถานภาพของผู้เรียน ได้แก่ เพศ ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนคณิตศาสตร์ และการศึกษาของผู้ปกครอง มีความสัมพันธ์ทางบวกกับความรู้ความสามารถทางคณิตศาสตร์ อย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ .01 2. ปัจจัยด้านจิตวิทยา ได้แก่ แรงจูงใจใฝ่สัมฤทธิ์ในการเรียนคณิตศาสตร์ เจตคติต่อวิชาคณิตศาสตร์ อัตมโนทัศน์ในวิชาคณิตศาสตร์ การรับรู้การสนับสนุนทางสังคมจากผู้ปกครอง และการรับรู้การสนับสนุนทางสังคมจากครูคณิตศาสตร์ มีความสัมพันธ์ทางบวกกับความรู้ความสามารถทางคณิตศาสตร์ อย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ .01 3. ปัจจัยด้านสภาพแวดล้อมของโรงเรียน ได้แก่ ขนาดของโรงเรียน มีความสัมพันธ์ทางบวกกับความรู้ความสามารถทางคณิตศาสตร์ อย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ .01 4. ปัจจัยที่เป็นตัวทำนายความรู้ความสามารถทางคณิตศาสตร์ คือ ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนคณิตศาสตร์ (x [subscript 2]) ขนาดของโรงเรียน (x [subscript 5]) ระดับการศึกษาของผู้ปกครองมัธยมศึกษา (x[subscript 3.3]) ระดับการศึกษาของผู้ปกครองประถมศึกษา (x[subscript 3.2]) เจตคติต่อวิชาคณิตศาสตร์ (x[subscript 7]) รายได้ของผู้ปกครองต่ำกว่า 10,000 บาท (chi[subscript 4.1]) อัตมโนทัศน์ในวิชาคณิตศาสตร์ (chi[subscript 8]) และ เพศ (x[subscript 1]) โดยสามารถร่วมกันทำนายได้ร้อยละ 80.4 และได้สมการถดถอยในรูปคะแนนดิบ และคะแนนมาตรฐาน คือ Y’ [subscript Ability] = -0.002 + 5.014(x[subscript 2]) + 2.818(x[subscript 5]) - 1.423(x[subscript 3.3]) - 0.919(x[subscript 3.2]) + 1.037(x[subscript 7]) - 0.853(x[subscript 4.1]) - 0.686(x[subscript 8]) + 0.774(x[subscript 1]) Z’ [subscript Ability] = 0.710(x[subscript 2]) + 0.181(x[subscript 5]) – 0.108(x[subscript 3.3]) – 0.59(x[subscript 3.2]) + 0.127(x[subscript 7]) - 0.052(x[subscript 4.1])

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

The purpose of this study was to investigate factors affecting mathematical knowledge and abilities of ninth grade students in Bangkok metropolis. The subjects were 538 ninth grade students in Bangkok metropolis. The research instruments were the questionnaires asking about students’ state, tests of psychological factors, and mathematical knowledge and abilities. The research data were analyzed by using correlation and Stepwise Multiple Regression Analysis.The results of the study indicated that: 1. Factors related to students’ state: gender, mathematics learning achievement and parents’ education were positively correlated with mathematical knowledge and abilities at .01 significant level. 2. Psychological factors: need for achievement in learning mathematics, attitude towards mathematics, mathematics self-concept, perceived supportive behaviors from parents and perceived supportive behaviors from mathematics teachers were positively correlated with mathematical knowledge and abilities at .01 significant level. 3. School environment factor, size of school, was positively correlated with mathematical knowledge and abilities at .01 significant level. 4. The predictors were mathematics learning achievement (x [subscript 2]), size of school (x [subscript 5]), parents’ education at secondary level (x [subscript 3.3] ), parents’ education at primary level (x [subscript 3.2]), attitude towards mathematics (x [subscript 7] ), parents’ income at level of lower than 10,000 baht (x [subscript 4.1] ), mathematics self-concept (x [subscript 8]) and gender (x [subscript 1] ). They altogether could predict at 80.4% while the regression equations of raw score and standard score were as follows: Y’ [subscript Ability] = -0.002 + 5.014(x[subscript 2]) + 2.818(x[subscript 5]) - 1.423(x[subscript 3.3]) - 0.919(x[subscript 3.2]) + 1.037(x[subscript 7]) - 0.853(x[subscript 4.1]) - 0.686(x[subscript 8]) + 0.774(x[subscript 1]) Z’ [subscript Ability] = 0.710(x[subscript 2]) + 0.181(x[subscript 5]) – 0.108(x[subscript 3.3]) – 0.59(x[subscript 3.2]) + 0.127(x[subscript 7]) - 0.052(x[subscript 4.1])

Link to Full Text

Share

COinS