วิทยานิพนธ์ (ค.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2549

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์คือ 1) เพื่อพัฒนาและตรวจสอบโมเดลการทำนายผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนิสิตจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยที่ผ่านการคัดเลือกบุคคลเข้าศึกษาในระบบกลางการรับนิสิตนักศึกษา และ 2) เพื่อวิเคราะห์ผลการทำนายผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงน้ำหนักความสำคัญขององค์ประกอบที่ใช้ในการคัดเลือกบุคคลเข้าศึกษาในจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ในระบบกลางการรับนิสิต นักศึกษา ที่ต่างไปจากเดิม ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้เป็นข้อมูลทุติยภูมิ โดยเก็บข้อมูลจากสำนักทะเบียนและประมวลผลจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย กลุ่มตัวอย่างเป็นนิสิตคณะต่างๆ ของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยที่ผ่านการคัดเลือกบุคคลเข้าศึกษาในระบบกลางการรับนิสิตนักศึกษา ในปีการศึกษา 2549 จำนวน 2,018 คน ได้แก่ คณะทันตแพทยศาสตร์ คณะวิทยาศาสตร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ คณะเศรษฐศาสตร์ คณะครุศาสตร์ คณะอักษรศาสตร์ และคณะศิลปกรรมศาสตร์ โมเดลที่พัฒนาขึ้นประกอบด้วยตัวแปรแฝง 2 ตัว ตัวแปรสังเกตได้ 5 ตัว การวิเคราะห์ข้อมูลใช้สถิติภาคบรรยาย และการวิเคราะห์โมเดลลิสเรล ผลการวิจัยที่สำคัญสรุปได้ดังนี้ 1. องค์ประกอบที่ใช้ทำนายผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนคือ ความสามารถทางวิชาการในระดับโรงเรียน (ACA_SCH) ซึ่งประกอบด้วยตัวแปรสังเกตได้ 4 ตัวแปร ได้แก่ ผลการเรียนเฉลี่ยสะสมตลอดหลักสูตรมัธยมศึกษาตอนปลาย (GPAX_M6) ผลการเรียนเฉลี่ยสะสมตลอดหลักสูตรมัธยมศึกษาตอนปลายตามกลุ่มสาระการเรียนรู้ (GPA) ผลการสอบทางการศึกษาแห่งชาติขั้นพื้นฐาน (O_NET) และผลการสอบทางการศึกษาแห่งชาติชั้นสูง (A_NET) 2. โมเดลการทำนายผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนิสิตจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยที่ผ่านการคัดเลือกบุคคลเข้าศึกษาในสถาบันอุดมศึกษาในระบบกลางการรับนิสิตนักศึกษา สอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ 3. ผลการทำนายผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงน้ำหนักความสำคัญขององค์ประกอบทั้ง 10 รูปแบบ พบว่า รูปแบบส่วนใหญ่ที่สามารถทำนายผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนได้ดีที่สุด คือ รูปแบบที่กำหนดให้น้ำหนักความสำคัญของคะแนนสอบทางการศึกษาแห่งชาติขั้นพื้นฐาน (O-NET) และคะแนนสอบทางการศึกษาแห่งชาติขั้นสูง (A-NET)มีน้ำหนักมากกว่าองค์ประกอบอื่นๆ ส่วนผลการทำนายผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนในชั้นปีที่ 1 ของนิสิตจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยอยู่ในช่วง ร้อยละ 17-96 ซึ่งคณะเศรษฐศาสตร์มีค่าสัมประสิทธิ์การทำนายสูงที่สุด