กนิศ์พิชญา อัฐมาธิตภักดี

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ดวงกมล ไตรวิจิตรคุณ

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ชยุตม์ ภิรมย์สมบัติ

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อวิเคราะห์คุณลักษณะที่พึงประสงค์ของนักศึกษาอาชีวศึกษาในยุคดิจิทัล และ 2) เพื่อนำเสนอแนวทางการส่งเสริมคุณลักษณะที่พึงประสงค์ของนักศึกษาอาชีวศึกษาในยุคดิจิทัล แหล่งข้อมูลที่ใช้ประกอบด้วย 3 แหล่ง คือ เอกสารและงานวิจัยที่เกี่ยวข้องในประเทศไทยและต่างประเทศ คุณสมบัติในการสมัครงาน และสัมภาษณ์ความต้องการของผู้ประกอบการ ได้มาจากการประยุกต์ใช้คราวด์ซอร์สซิ่ง (crowdsourcing) และการทำเหมืองข้อความ (text mining) วิเคราะห์ข้อมูลด้วยการวิเคราะห์คำศัพท์ร่วม (co-occurrence) โดยใช้โปรแกรม R และประเมินความเป็นไปได้ของแนวทางด้วยการวิเคราะห์ผลกระทบไขว้ (cross–impact analysis) โดยผู้ทรงคุณวุฒิ จำนวน 5 คน ผลการวิจัยพบว่า 1. คุณลักษณะที่พึงประสงค์ของนักศึกษาอาชีวศึกษาในยุคดิจิทัลที่ตลาดแรงงานต้องการร่วมกัน 10 อันดับแรก ได้แก่ 1) ความอดทน 2) รับผิดชอบ 3) ทักษะมนุษยสัมพันธ์ 4) ขยัน 5) ทักษะการใช้โปรแกรมพื้นฐาน 6) ซื่อสัตย์ 7) รักการบริการ 8) ใฝ่เรียนรู้ 9) ทักษะเลือกใช้เครื่องมือในงานอาชีพ และ 10) ทักษะการทำงานเป็นทีม 2. แนวทางการส่งเสริมคุณลักษณะที่พึงประสงค์ของนักศึกษาอาชีวศึกษาในยุคดิจิทัล พบว่า 1) ฝ่ายนโยบาย ไม่มีแนวทางที่ส่งผลกระทบทำให้เกิดแนวทางอื่น 2) ฝ่ายผลิตบัณฑิต มีแนวทางที่มีผลกระทบต่อแนวทางอื่น จำนวน 2 แนวทาง ได้แก่ (2.1) ครูจัดการเรียนการสอนให้เข้ากับบริบทของการทำงานบนโลกดิจิทัลมากยิ่งขึ้น และ (2.2) ผู้อำนวยการสถานศึกษาพัฒนากิจกรรมเสริมหลักสูตรในเรื่องทักษะการทำงาน (future skills) 3) ฝ่ายผู้ใช้บัณฑิต มีแนวทางที่มีผลกระทบต่อแนวทางอื่น จำนวน 3 แนวทาง ได้แก่ (3.1) ผู้ประกอบการจัด workshop นักศึกษาก่อนทำงานและมีการประชุมนักศึกษาอย่างน้อยเดือนละ 1 ครั้ง โดยให้นักศึกษาได้ประเมินตนเอง (self-assessment) (3.2) ผู้ประกอบการเสริมสร้างการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ โดยมีอุปกรณ์เครื่องมือที่ทันสมัยและเพียงพอ และ (3.3) ผู้ประกอบการให้ความสำคัญกับผู้ควบคุมนักศึกษาในการฝึกประสบการณ์ โดยพัฒนาให้ผู้ควบคุมมีทักษะการโค้ช (coaching skill)

Abstract

The purpose of research was 1) to analyze desirable characteristics of vocational students in the digital age; and 2) to present guidelines for promoting desirable characteristics of vocational students in the digital age. For research sources, three sources were used: documents and articles in Thailand and other countries, job description and interview the needs of entrepreneurs derived from the application of crowdsourcing and text mining. The data were analyzed with co-occurrence by the R Program and evaluated the feasibility of a guidelines with cross–impact analysis by 5 experts. The research findings were as follows: 1. The top ten common desirable characteristics of vocational students in the digital age that the labor market wanted were: patient, responsibility, interpersonal skills, diligence, basic programming skills, honesty, service minded, studiousness, tools and equipment skills and teamwork skills. 2. Guidelines for promoting desirable characteristics of vocational students in the digital age were as follows: 1) The policy department had no guidelines for promoting that affected other guidelines. 2).The graduate production department had two guidelines that affected other guidelines: (2.1) Teachers managed teaching and learning to better fit the context of working in the digital age and (2.2) Directors of educational institutions developed extra-curricular activities on future skills. 3)The employer department had three guidelines that affected other guidelines: (3.1) Entrepreneurs organized student workshops before work and held student’s meetings at least once a month for students in order to assess themselves. (3.2) Entrepreneurs enhanced the use of Information technology with modern and adequate equipment; and (3.3) Entrepreneurs attached great importance to developing coaching skills to student’s advisors.

คำสำคัญ

การวิเคราะห์ผลกระทบไขว้, คุณลักษณะที่พึงประสงค์ในยุคดิจิทัล, นักศึกษาอาชีวศึกษาในยุคดิจิทัล

Keywords

cross–impact analysis, desirable characteristics in the digital age, Vocational Students in the digital age

เอกสารอ้างอิง

กระทรวงศึกษาธิการ. (2562). หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพ พุทธศักราช
2562. สืบค้นจาก http://bsq.vec.go.th/Portals/9/Course/20/ 2562/
newv1.pdf
กระทรวงศึกษาธิการ. (2563). หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพชั้นสูง
พุทธศักราช 2563. สืบค้นจาก http://bsq.vec.go.th/
Portals/9/Course/30/2563/Commandv1.pdf
เกียรติ แดงสีดา, พิมผกา ธรรมสิทธิ์ และวจี ปัญญาใส. (2563).ยุคดิจิทัลกับ
แนวทางการบริหารแหล่งเรียนรู้ในสถานศึกษาสังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การ
ศึกษาประถมศึกษาพิษณุโลก เขต 1. วารสารมหาจุฬานาครทรรศน์, 7(6).
45-59.
ณัฐสิฏ รักษ์เกียรติวงศ์. (2560). การปฏิรูปอาชีวศึกษาของประเทศไทย. สืบค้น
จาก https://tdri.or.th/wp-content/uploads/2016/08/nuthasid-
vocational-education-v02_2.pdf
Abdurakhmanova, G., Shayusupova, N., Irmatova, A., & Rustamov, D.
(2020). The role of the digital economy in the development of
the human capital market. International Journal of Psychological
Rehabilitation, 24(7), 8043-8051.
Auld, E., & Morris, P. (2019). The OECD and IELS: Redefining early
childhood education for the 21st century. Policy Futures in
Education, 17(1), 11-26.
Choi, D. S., Sung, C. S., & Park, J. Y. (2020). How does technology
startups increase innovative performance? The study of
technology startups on innovation focusing on employment
change in Korea. Sustainability, 12(2), 551.
Fareri, S., Fantoni, G., Chiarello, F., Coli, E., & Binda, A. (2020).
Estimating Industry 4.0 impact on job profiles and skills using
text mining. Computers in industry, 118, 103222.
Gordon, T. J. (1994). Cross-impact method. American Council for the
United Nations University.
Gaikwad, S. V., Chaugule, A., & Patil, P. (2014). Text mining methods
and techniques. International Journal of Computer Applications,
85(17).
Habtoor, N., & Alharbi, A. A. (2020). Importance of Human Factors to
Organizational Performance. International Journal of Management
and Human Science (IJMHS), 4(1), 11-22.
He, Z. (2021). Cross Platform Text Mining Based on Public Emergency
—Using Word2 vec Model and K-means Algorithm. In 2021 IEEE
International Conference on Artificial Intelligence and Computer
Applications (ICAICA), (1-7).
Kantardzic, M. (2011). Data mining: concepts, models, methods, and
algorithms. John Wiley & Sons.
Karachiwalla, R., & Pinkow, F. (2021). Understanding crowdsourcing
projects: A review on the key design elements of a crowdsourcing
initiative. Creativity and Innovation Management.
Lim, J. E., Lee, J., & Kim, D. (2021). The effects of feedback and goal on
the quality of crowdsourcing tasks. International Journal of
Human–Computer Interaction, 1-13.
Lodi, E., Zammitti, A., Magnano, P., Patrizi, P. & Santisi, G. (2020).
Italian Adaption of Self-Perceived Employability Scale:
Psychometric Properties and Relations with the Career
Adaptability and Well-Being. Behavioral Science, 10, 1-18 https://
doi:10.3390/bs10050082.
Sauli, F. (2021). The collaboration between Swiss initial vocational
education and training partners: perceptions of apprentices,
teachers, and in-company trainers. Empirical Research in
Vocational Education and Training, 13(1), 1-22.
Thoben, K.-D., Wiesner, S.A., Wuest, T., (2017). Industrie 4.0 and smart
manufacturing a review of research issues and application
examples. Int. J. Autom. Technol. 11(1).
Xie, X., Fu, Y., Jin, H., Zhao, Y., & Cao, W. (2020). A novel text mining
approach for scholar information extraction from web content in
Chinese. Future Generation Computer Systems, 111, 859-872.
Zhang, A. (2012). Peer assessment of soft skills and hard skills. Journal of
Information Technology Education: Research, 11(1), 155-168.