ปัจจัยที่ส่งผลต่อความสนใจเข้าร่วมกิจกรรมส่งเสริมการรู้สารสนเทศ ของหอสมุดแห่งมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อความสนใจเข้าร่วมกิจกรรมส่งเสริมการรู้สารสนเทศของหอสมุดแห่งมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ โดยเก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบสอบถามออนไลน์ที่ผ่านการตรวจสอบความเที่ยงตรง (IOC) และความเชื่อมั่น (Cronbach's Alpha = 0.884) จากนักศึกษา อาจารย์ และบุคลากรมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ที่เคยเข้าร่วมกิจกรรมส่งเสริมการรู้สารสนเทศ จำนวน 145 คน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย ได้แก่ แบบสอบถาม สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ร้อยละ การแจกแจงความถี่ ค่าเฉลี่ย และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ผลการวิจัย พบว่า นักศึกษา อาจารย์และบุคลากรของมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์มีความสนใจเข้าร่วมกิจกรรมส่งเสริมการรู้สารสนเทศจากปัจจัยด้านการรับรู้ความสามารถของตนเอง การรับรู้ประโยชน์ ทัศนคติต่อการเข้าร่วมกิจกรรม ความตั้งใจเข้าร่วมกิจกรรมในระดับมากที่สุด และปัจจัยด้านอิทธิพลทางสังคมในระดับมาก โดยระดับความคิดเห็นด้านทัศนคติต่อการเข้าร่วมกิจกรรม มีค่าเฉลี่ยอยู่ระหว่าง 4.49-4.52 ด้านการรับรู้ประโยชน์ มีค่าเฉลี่ยอยู่ระหว่าง 4.42-4.47 ด้านการรับรู้ความสามารถของตนเอง มีค่าเฉลี่ยอยู่ระหว่าง 4.30-4.41 ด้านความตั้งใจเข้าร่วมกิจกรรม มีค่าเฉลี่ยอยู่ระหว่าง 4.19-4.42 และด้านอิทธิพลทางสังคม มีค่าเฉลี่ยอยู่ระหว่าง 3.21-3.89 และปัจจัยด้านทัศนคติต่อการเข้าร่วมกิจกรรมเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดที่มีอิทธิพลเชิงบวกต่อความตั้งใจเข้าร่วมกิจกรรม
Downloads
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1975). A bayesian analysis of attribution processes. Psychological Bulletin, 82(2), 261-277. https://doi.org/10.1037/h0076477
Al-Adwan, A. S., Li, N., Al-Adwan, A., Abbasi, G. A., Albelbisi, N. A., & Habibi, A. (2023). “Extending the Technology Acceptance Model (TAM) to predict university students’ intentions to use metaverse-based learning platforms”. Education and Information Technologies, 28(11) , 15381–15413. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11816-3
Bamgbose, A. A., Ibrahim, H. M., & Musa, S. (2024). Information literacy and learning in the emerging digital landscape: A theoretical review. Library Philosophy & Practice (e-journal). 8125. https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8125
Barz, N., Benick, M., Dörrenbächer-Ulrich, L., & Perels, F. (2024). Students’ acceptance of e-learning: Extending the technology acceptance model with self-regulated learning and affinity for technology. Discover Education, 3(1), 114. https://doi.org/10.1007/s44217-024-00195-7
Chen, G., Shuo, C., Chen, P., & Zhang, Y. (2022). An empirical study on the factors influencing users’ continuance intention of using online learning platforms for secondary school students by big data analytics. Mobile Information Systems, 2022(1), 9508668. https://doi.org/10.1155/2022/9508668
Diseiye, O., Ukubeyinje, S. E., Oladokun, B. D., & Kakwagh, V. V. (2024). Emerging technologies: Leveraging digital literacy for self-sufficiency among library professionals. Metaverse Basic and Applied Research, 3, 59. https://doi.org/10.56294/mr202459
Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39(2), 175–191. https://doi.org/10.3758/BF03193146
Khan, M. J., Reddy, L. K. V., Khan, J., Narapureddy, B. R., Vaddamanu, S. K., Alhamoudi, F. H., Vyas, R., Gurumurthy, V., Altijani, A. A. G., & Chaturvedi, S. (2023). Challenges of e-Learning: Behavioral intention of academicians to use e-Learning during COVID-19 crisis. Journal of Personalized Medicine, 13(3). 555. https://doi.org/10.3390/jpm13030555
Liao, C. H. (2024). Exploring social media determinants in fostering pro-environmental behavior: Insights from social impact theory and the theory of planned behavior. Front Psychol, 15. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1445549
Mailizar, M., Almanthari, A., & Maulina, S. (2021). Examining teachers’ behavioral intention to use e-Learning in teaching of mathematics: An extended TAM model. Contemporary Educational Technology, 13(2), ep298. https://doi.org/10.30935/cedtech/9709
Rosli, M. S., & Saleh, N. S. (2024). Predicting the acceptance of metaverse for educational purposes in universities: A structural equation model and mediation analysis of the extended technology acceptance model. SN Computer Science, 5(6), 688. https://doi.org/10.1007/s42979-024-03015-9
Sanches, T., Lopes, C., & Antunes, M. L. (2022). Critical thinking in information literacy pedagogical strategies: New dynamics for higher education throughout librarians’ vision. In Universitat Politècnica de València (Ed.), Proceedings of the 8th International Conference on Higher Education Advances (HEAd’22) (pp. 489-496). Spain. http://dx.doi.org/10.4995/HEAd22.2022.14476
Trixa, J., & Kaspar, K. (2024). Information literacy in the digital age: Information sources, evaluation strategies, and perceived teaching competences of pre-service teachers. Frontiers in Psychology, 15, 1-22. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1336436
