การวิเคราะห์องค์ประกอบปัจจัยในการเลือกเรียนคณะเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล

Factors analysis decision making in selecting institutions faculty of information technology and digital innovation

Name: ชลลดา ชูชมชื่น

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล

Email : s6407021857042@email.kmutnb.co.th

Name: มณเฑียร รัตนศิริวงศ์วุฒิ

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล

Email : montean.r@itd.kmutnb.ac.th

keyword: การวิเคราะห์เชิงสำรวจ

ThaSH: การศึกษาขั้นอุดมศึกษา

; ปัจจัยการเลือกเรียน

; การวิเคราะห์เส้นทาง

; การวิเคราะห์เชิงยืนยัน

Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาองค์ประกอบปักจัย ในการเลือกเรียนกณะเทกโนโลยีสารสนเทศ และนวัตกรรมคิจิทัล โคยได้คำเนินการสำรวจและนำ ข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์องค์ประกอบของปัจจัย ผลการวิจัย พบว่า ในการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจ ได้องค์ประกอบปัจจัยในการเลือกเรียนจำนวน 4 องค์ประกอบ ได้แก่ ค้านภาพลักษณ์ด้านสวัสคิการ และการบริการ ค้านอาจารย์ผู้สอน หลักสูตรและผลิตภัณฑ์ และ ค้านปัจจัยส่วนบุกคล การวิเคราะห์องก์ประกอบ เชิงยืนยันพบว่ามีค่า CMIN/DF (1.162), GFI (0.951), AGFI (0.909), CFI (0.995), RMSEA (0.023), RMR (0.019) และการวิเคราะห์เส้นทาง พบว่าปัจจัยค้าน สวัสคิการและการบริการมีอิทธิพลทางตรงเชิงบวก ต่อภาพลักษณ์ ปัจจัยค้านอาจารย์ผู้สอน หลักสูตร และผลิตภัณฑ์มีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกต่อภาพลักษณ์ และปัจจัยค้านภาพลักษณ์มีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกต่อ ปัจจัยส่วนตัว ซึ่งแบบจำลองความส้มพันธ์เชิงสาเหตุ ที่พัฒนาขึ้นมีความเหมาะสมซึ่งสอดกล้องกับข้อมูล เชิงประจักษ์มีความสามารถในการทำนาย(R2) ด้านปัจจัย ภาพลักษณ์ คิดเป็นร้อยละ 0.63 และค้านปัจจัยส่วนตัว คิดเป็นร้อยละ 0.54

Abstract: The purpose of the research was to inform decision-making in selecting institutions for the Faculty of Information Technology and Digital Innovation. The data obtained were analyzed based on the components. The results showed that in exploratory component analysis There were 4 factors in choosing to study, namely Image Factor, Welfare and service Factor, Instructor, Courses and Products and Personal Factors. Confirmatory component analysis showed CMIN/DF (1.162), GFI (0.951), AGFI (0.909), CFI (0.995), RMSEA (0.023), and RMR (0.019) and Path Analysis showed Welfare and Service factors had a positive direct influence on Image Factor. Instructor Courses and Products factor have a positive direct influence on Image Factor and the Image Factor had a positive direct influence on Personal Factors. The developed causal relationship model is appropriate, consistent with the empirical data, and could predict (R2) in terms of the Image Factor. representing 0.63 percent, and Personal Factors representing 0.54 percent.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Created: 2566

Modified: 2566-12-28

Issued: 2566-12-28

บทความ/Article

application/pdf

BibliograpyCitation : ใน มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ คณะเทคโนโลยสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล. การประชุมวิชาการระดับชาติด้านคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งที่ 19 (NCCIT 2023) (pp.151-157). กรุงเทพฯ : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	NCCIT 2023pp.151-157.pdf	436.05 KB	8	2025-11-10 18:41:44

ใช้เวลา

0.028774 วินาที