ปัจจัยการบริหารที่ส่งผลต่อการเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของสถานศึกษา สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาลพบุรี เขต 1
คำสำคัญ:
ปัจจัยการบริหาร; , องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล;, ประถมศึกษาบทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาระดับปัจจัยการบริหารที่เกี่ยวข้องกับการเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของสถานศึกษา 2) ศึกษาระดับการเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของสถานศึกษา 3) ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยการบริหารกับการเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของสถานศึกษา และ 4) ศึกษาปัจจัยการบริหารที่สามารถพยากรณ์การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของสถานศึกษา สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาลพบุรี เขต 1 การวิจัยเป็นการวิจัยเชิงสหสัมพันธ์ กลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ ผู้บริหารสถานศึกษาและครูผู้สอน จำนวน 306 คน ในปีการศึกษา 2568 ได้มาโดยการสุ่มแบบแบ่งชั้นอย่างเป็นสัดส่วน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยเป็นแบบสอบถามเกี่ยวกับปัจจัยการบริหาร 5 ด้าน ได้แก่ การสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่เน้นข้อมูล ภาวะผู้นำ การส่งเสริมและพัฒนาบุคลากร การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร และการสนับสนุนจากต้นสังกัดและการสร้างเครือข่ายความร่วมมือ มีค่าความเที่ยงเท่ากับ .945, .975, .947, .959 และ .968 ตามลำดับ ส่วนแบบสอบถามการเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีค่าความเที่ยงเท่ากับ .978 วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน และการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอน
ผลการวิจัยพบว่า
1. ปัจจัยการบริหารที่เกี่ยวข้องกับการเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยรวมอยู่ในระดับมาก
2. การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของสถานศึกษาโดยรวมอยู่ในระดับมา
3. ปัจจัยการบริหารทุกด้านมีความสัมพันธ์ทางบวกกับการเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .01
4. ปัจจัยที่สามารถร่วมกันพยากรณ์การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ได้แก่ การสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่เน้นข้อมูล การส่งเสริมและพัฒนาบุคลากร และการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร โดยร่วมกันพยากรณ์ได้ร้อยละ 2 (Adjusted R² = .712) สมการพยากรณ์ในรูปคะแนนมาตรฐาน คือ Z = 0.405(X₁) + 0.359(X₃) + 0.136(X₄)
เอกสารอ้างอิง
อารีย์ น้ำใจดี และพิชญาภา ยืนยาว. (2562). ผู้นำกับการบริหารสถานศึกษายุคดิจิทัล. ใน การประชุมวิชาการระดับชาติ มหาวิทยาลัยราชภัฏนครปฐม ครั้งที่ 11, 11-12 กรกฎาคม 2562 (หน้า 1647-1648). นครปฐม: มหาวิทยาลัยราชภัฏนครปฐม.
Anderson, C. (2015). Creating a data-driven organization: Practical advice from the trenches. Sebastopol, CA: O’Reilly Media.
Bernhardt, V. L. (2004). Continuous improvement: It takes more than test scores. Leadership, 34, 16-19.
Datnow, A., Park, V., & Wohlstetter, P. (2007). Achieving with data: How high-performing school systems use data to improve instruction for elementary students. Los Angeles, CA: University of Southern California.
Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2017). Competing on analytics: Updated, with a new introduction: The new science of winning. Boston, MA: Harvard Business Review Press.
Fischer, H., Wiener, M., Strahringer, S., Kotlarsky, J., & Bley, K. (2023). Data-driven organizations: Review, conceptual framework, and empirical illustration. Australasian Journal of Information Systems, 27, 1-26.
Gartner. (2021). Gartner survey finds 72% of data & analytics leaders are leading or heavily involved in digital transformation initiatives. Receive from https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-05-05-gartner-data-and-analytics-summit-americas-day-2-highlights
Gummer, E. S., & Mandinach, E. B. (2015). Building a conceptual framework for data literacy. Teachers College Record, 117(4), 1-22.
Krejcie, R. V., & Morgan, D. W. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, 30(3), 607-610.
Levin, J. A., & Datnow, A. (2012). The principal role in data-driven decision making: Using case-study data to develop multi-mediator models of educational reform. School Effectiveness and School Improvement, 23(2), 179-201.
Lukić, J. (2015). Leadership challenges for the big data era. In M. Radović-Marković & S. Ilieva (Eds.), Challenges to promoting entrepreneurship, leadership and competitiveness (pp. 293-309). Belgrade, Serbia: Faculty of Business Economics and Entrepreneurship.
Mandinach, E. B. (2012). A perfect time for data use: Using data-driven decision making to inform practice. Educational Psychologist, 47(2), 71-85.
Marsh, J. A., McCombs, J. S., & Martorell, F. (2010). How instructional coaches support data-driven decision making: Policy implementation and effects in Florida middle schools. Educational Policy, 24(6), 872-907.
McKinsey Global Institute. (2013). Game changers: Five opportunities for US growth and renewal. New York, NY: McKinsey & Company.
Mintzberg, H., Ahlstrand, B., & Lampel, J. (2003). Strategy safari: A guided tour through the wilds of strategic management. New York, NY: Free Press.
Schildkamp, K., & Kuiper, W. (2010). Data informed curriculum reform: Which data, what purposes, and promoting and hindering factors. Teaching and Teacher Education, 26, 482-496.
Storm, M., & Borgman, H. (2020). Understanding challenges and success factors in creating a data-driven culture. In Proceedings of the 53rd Hawaii International Conference on System Sciences (pp. 5399-5408). Honolulu, HI: University of Hawai‘i at Mānoa.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics. (7th ed.). Boston, MA: Pearson.
World Economic Forum. (2021). Data-driven economies: Foundations for our common future. Geneva, Switzerland: World Economic Forum.
