Image of students of the Faculty of Liberal Arts Rajamangala University of Technology Thanyaburi that affects the decision to accept students to practice cooperative education in the Organization.
โดย สายฝน บูชา และวริสรา สุกุมลจันทร์
ปี 2564
บทคัดย่อ
งานวิจัยเรื่องนี้เป็นการวิจัยเชิงสำรวจ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาภาพลักษณ์ของนักศึกษาสหกิจศึกษา ศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจของสถานประกอบการในการเลือกรับนักศึกษาคณะศิลปศาสตร์ เข้าฝึกสหกิจศึกษา 5 ด้าน รวมทั้งศึกษาปัญหาในการตัดสินใจของสถานประกอบการในการเลือกรับนักศึกษาคณะศิลปศาสตร์เข้าฝึกปฏิบัติสหกิจศึกษา ประชากรที่ใช้คือ สถานประกอบการ จำนวน 84 แห่ง สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ คือ ค่าความถี่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและค่าสหสัมพันธ์ เชิงถดถอย
ผลการวิจัย พบว่า
- โดยรวมและรายด้านภาพลักษณ์ของนักศึกษาคณะศิลปศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยี ราชมงคลธัญบุรีที่ส่งผลต่อการตัดสินใจของสถานประกอบการในการรับนักศึกษาฝึกสหกิจศึกษาอยู่ ในระดับมากที่สุด
- ปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจเลือกรับนักศึกษาคณะศิลปศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยี ราชมงคลธัญบุรีเข้าฝึกสหกิจศึกษา 5 ด้าน พบว่า โดยรวมด้านความมีชื่อเสียงและภาพลักษณ์ของคณะศิลปศาสตร์และด้านการให้ข่าวและการประชาสัมพันธ์ของคณะศิลปศาสตร์อยู่ในระดับมาก ในขณะที่โดยรวมด้านหลักสูตรและการเรียนการสอนของคณะศิลปศาสตร์ ด้านกิจกรรมของคณะศิลปศาสตร์ที่มีให้กับนักศึกษา และด้านความสะดวกของทำเลที่ตั้งสภาพแวดล้อมของสถาบันที่นักศึกษาสหกิจศึกษาสังกัด อยู่ในระดับมากที่สุด
- โดยรวมปัญหาในการตัดสินใจของสถานประกอบการในการเลือกรับนักศึกษาคณะศิลปศาสตร์ เข้าฝึกปฏิบัติสหกิจศึกษา อยู่ในระดับมาก
- จากการวิเคราะห์ถดถอยพหุขั้นตอนเพื่อหาตัวแปรที่มีอำนาจในการทำนายปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจรับนักศึกษาสหกิจศึกษาในสถานประกอบการ พบว่า ด้านกิจกรรมของคณะศิลปศาสตร์ที่มีให้กับนักศึกษามีค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยต่อการตัดสินใจรับนักศึกษาสหกิจศึกษาในสถานประกอบการ เท่ากับ 0.305 และด้านความสะดวกของทำเลที่ตั้ง สภาพแวดล้อมของสถาบันที่นักศึกษาสหกิจศึกษาสังกัดมีค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยต่อการตัดสินใจรับนักศึกษาสหกิจศึกษาในสถานประกอบการ เท่ากับ 0.000 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 และสามารถสร้างสมการการทำนายได้ ดังนี้ สมการที่ได้ Y[subscript]Decision = 0.104 + 0.305[subscript]Activities + 0.474Place
- แนวทางในการปรับปรุงภาพลักษณ์ของนักศึกษาให้สอดคล้องกับความต้องการของ สถานประกอบการ คือ คณะศิลปศาสตร์ต้องเร่งปรับปรุงการจัดการเรียน การสอน เพื่อพัฒนาทักษะความรู้วิชาชีพและวิชาการ ให้แก่นักศึกษาอย่างเต็มที่ ส่งเสริมและพัฒนาคณาจารย์ประจำสาขาวิชาให้มีความเชี่ยวชาญในวิชาชีพเฉพาะและเป็นที่ยอมรับสำหรับสถานประกอบการในการสร้างความร่วมมือ เพื่อพัฒนาคุณภาพบัณฑิตคณะศิลปศาสตร์ต่อไป
Abstract
This research was funded by the Faculty of Liberal Arts, Rajamangala University of Technology Thanyaburi (RMUTT). The objectives of this survey research were 1) to study student image affecting establishment’s decision making for selection of cooperative education students, and 2) to study factors affecting establishment’s decision making for selection of cooperative education students. The university image was based on the Faculty of Liberal Arts, and the data were collected from 84 establishments participating in cooperative education of the Faculty of Liberal Arts by using a questionnaire (α = 0.95) and were analyzed by frequency, percentage, mean, standard deviation, and multiple regression. The research results revealed that the level of student image affecting the establishment’s decision making for selection of cooperative education students was at a highest level (x̄ =4.36, S.D. =0.64). The factors affecting the establishment’s decision making for selection of cooperative education students indicated that the factors of reputation (x̄ =4.20, S.D. =0.57) and public relations (x̄ =3.97, S.D. =0.83) were at a high level; moreover, the factors of curriculum (x̄ =4.30, S.D. =0.58), activities (x̄ =4.24, S.D.=0.63), and location and environment (x̄ =4.22, S.D.=0.69) were at a highest level. The level of establishment’s decision making for selection of cooperative education students was high (x̄ =3.57, S.D. =0.61). The results from multiple regression analysis for predictive power showed that the factors of university image affecting the establishment’s decision making for selection of cooperative education students were activities, and location and environment at .05 statistically significant level. The predictive model was: Y (Decision) = 0.104 + 0.305 (Activities) + 0.474 (Location).