วิทยานิพนธ์ (ค.ด.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2543

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) วิเคราะห์ผลการปรับคะแนนเฉลี่ยสะสมของนักเรียนในระดับมัธยมศึกษาตอนปลายด้วยวิธีปรับคะแนนเฉลี่ยสะสม 5 วิธี คือ วิธีปรับคะแนนเฉลี่ยสะสมเชิงเส้นตรงตาม design IV C-2 ของ Angoff (ANGOFF-4C2) วิธีปรับคะแนนเฉลี่ยสะสมโดยใช้ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบภายใต้ graded response model (IRT-GRM) วิธีปรับคะแนนเฉลี่ยสะสมด้วยการวิเคราะห์ตัวแบบเชิงเส้นทั่วไป (GLM-Model) วิธีปรับคะแนนเฉลี่ยสะสมด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันโมเดลการวัดคอนเจนเนอริค 1 องค์ประกอบ (CON-CFA) และวิธีปรับคะแนนเฉลี่ยสะสมด้วยโมเดลหลายฟาเซทของราส์ช (RASCH-FACET) และ (2) เพื่อเปรียบเทียบความตรงเชิงทำนายระหว่างวิธีปรับคะแนนเฉลี่ยสะสมทั้ง 5 วิธี โดยใช้คะแนนเฉลี่ยสะสมระดับมหาวิทยาลัยปี 1 และปี 2 เป็นเกณฑ์ กลุ่มตัวอย่างในการปรับคะแนนเฉลี่ยสะสมระดับมัธยมศึกษาตอนปลาย ได้แก่ นักเรียนจำนวน 5,919 คนที่สำเร็จการศึกษาในปีการศึกษา 2539 จากโรงเรียนสังกัดกรมสามัญศึกษา กระทรวงศึกษาธิการ ที่มีคุณภาพต่างกัน 3 ระดับในเขตกรุงเทพมหานครและภาคกลาง จำนวน 28 โรงเรียน และใช้เฉพาะกลุ่มตัวอย่างที่ผ่านการสอบคัดเลือกเข้าศึกษาในมหาวิทยาลัยของรัฐในปีการศึกษา 2540 จำนวน 1,029 คน ในการตรวจสอบความตรงเชิงทำนาย ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วย คะแนนเฉลี่ยสะสมระดับมัธยมศึกษาตอนปลาย คะแนนสอบเข้ามหาวิทยาลัย และคะแนนเฉลี่ยสะสมระดับมหาวิทยาลัยปี 1 และปี 2 ของผู้ที่สอบคัดเลือกผ่าน ผลสรุปของการวิจัยที่สำคัญมีดังนี้ 1. โรงเรียนที่มีระดับคุณภาพในกลุ่มเดียวกันหรือต่างกลุ่มกันมีมาตรฐานการให้คะแนนเฉลี่ยสะสมต่างกันเป็น 4 ลักษณะ คือ (1) ให้คะแนนเฉลี่ยสะสมสูงกว่าที่ควรจะเป็นในทุกช่วงคะแนนเฉลี่ยสะสม (2) ให้คะแนนเฉลี่ยสะสมต่ำกว่าที่ควรจะเป็นในทุกช่วงคะแนนเฉลี่ยสะสม (3) ให้คะแนนเฉลี่ยสะสมสูงกว่าที่ควรจะเป็นในช่วงคะแนนเฉลี่ยสะสมต่ำแต่ให้คะแนนเฉลี่ยสะสมต่ำกว่าที่ควรจะเป็นในช่วงคะแนนเฉลี่ยสะสมสูง และ (4) ให้คะแนนเฉลี่ยสะสมต่ำกว่าที่ควรจะเป็นในช่วงคะแนนเฉลี่ยสะสมต่ำแต่ให้คะแนนเฉลี่ยสะสมสูงกว่าที่ควรจะเป็นในช่วงคะแนนเฉลี่ยสะสมสูง 2. เมื่อใช้คะแนนเฉลี่ยสะสมระดับมหาวิทยาลัยปี 1 และปี 2 ที่ปรับโดยใช้สมการถดถอย และที่ปรับด้วยโมเดลหลายฟาเซทของราส์ชเป็นเกณฑ์ให้ผลสอดคล้องกัน คือ ที่ระดับนัยสำคัญ .05 คะแนนเฉลี่ยสะสมระดับมัธยมศึกษาตอนปลายที่ปรับด้วยวิธีปรับ 3 วิธี คือ วิธี RASCH-FACET วิธี ANGOFF-4C2 และวิธี IRT-GRM ให้ความตรงเชิงทำนายสูงกว่าคะแนนเฉลี่ยสะสมระดับมัธยมศึกษาตอนปลายเดิม และวิธี CON-CFA ให้ความตรงเชิงทำนายต่ำกว่าคะแนนเฉลี่ยสะสมระดับมัธยมศึกษาตอนปลายเดิม ผลที่ต่างกันคือ เมื่อใช้คะแนนเฉลี่ยสะสมระดับมหาวิทยาลัยปี 1และปี 2 ที่ปรับโดยใช้สมการถดถอยเป็นเกณฑ์ วิธี GLM-MODEL ให้ความตรงเชิงทำนายสูงกว่า คะแนนเฉลี่ยสะสมระดับมัธยมศึกษาตอนปลายเดิม แต่จะไม่แตกต่างกัน เมื่อใช้คะแนนเฉลี่ยสะสมระดับมหาวิทยาลัยปี 1 และปี 2 ที่ปรับด้วยโมเดลหลายฟาเซทของราส์ซเป็นเกณฑ์ ส่วนการเปรียบเทียบความตรงเชิงทำนายระหว่างวิธีพบว่า วิธี RASCH-FACET ให้ผลดีที่สุด รองลงมาคือวิธี ANGOGG-4C2 และ วิธี IRT-GRM ซึ่งสองวิธีนี้ให้ความตรงเชิงทำนายไม่แตกต่างกัน อันดับที่สี่ คือ วิธี GLM-MODEL และอันดับสุดท้ายคือวิธี CON-CFA