P a g e | 43 12. ให้กดปุ่ม Plots ที่กล่องตอบโต้เริ่มต้นในภาพที่ 25 กล่องตอบโต้ Hierarchical Cluster Analysis: Plots จะปรากฏขึ้น (ภาพที่ 27) ให้เลือกที่ Dendrogram และเลือก None ใต้ช่อง Icicle แล้วจึงกดปุ่ม Continue ภาพที่ 27 การเลือกการสร้างกราฟในกล่องตอบโต้Hierarchical Cluster Analysis: Plots 13. ให้กดปุ่ม Method ที่กล่องตอบโต้เริ่มต้นในภาพที่ 25 กล่องตอบโต้ Hierarchical Cluster Analysis: Method จะปรากฏขึ้น (ภาพที่ 28) ให้เลือก Ward’s method ในหัวข้อ Cluster Method และให้เลือก Interval: Squared Euclidean distance ในหัวข้อ Measure แล้วให้กดปุ่ม Continue
P a g e | 44 ภาพที่ 28 การเลือกวิธีการวิเคราะห์ ในกล่องตอบโต้Hierarchical Cluster Analysis: Method
P a g e | 45 14. กล่องตอบโต้ในภาพที่ 29 จะปรากฏขึ้น ให้เลือกที่Range of solution และใส่3 ในช่อง Minimum number of clusters และ 21 ในช่อง Maximum number of clusters แล้วกดปุ่ม Continue กล่องตอบโต้ในภาพที่ 25 จะปรากฏขึ้น ให้กด OK ภาพที่ 29 การกำหนดช่วงของจำนวนกลุ่มที่ (cluster) ต้องการให้สร้าง
P a g e | 46 14. ผลการวิเคราะห์ข้อมูลจะปรากฏขึ้นดังภาพที่ 30 และ Dendrogram แสดงดังภาพที่ 31 ภาพที่ 30 ผลการวิเคราะห์Hierarchical cluster analysis
P a g e | 47 ภาพที่ 31 ผลการวิเคราะห์ Dendrogram 15. เราจะนำข้อมูลจากการวิเคราะห์cluster analysis และ dendrogram มาสร้างเป็นแผนที่มโนทัศน์แบ่งเป็นกลุ่มย่อย วิธีที่ 1 คือ ตัดสินใจว่า จะแบ่งกลุ่มความคิดเป็นกี่กลุ่มโดยอาจดูจาก Dendrogram เช่น ใน Dendrogram (ภาพที่ 31) จะมีการแบ่งกลุ่มย่อย 8 กลุ่ม แล้วนำข้อมูลการแบ่งกลุ่มย่อยเป็น cluster จากภาพที่ 30 ในกรณีนี้ เราจะเลือกที่ CLU8_1 ซึ่งจะเป็นข้อมูลที่นำกลุ่ม ความคิดเป็นแบ่งเป็น 8 กลุ่มย่อย
P a g e | 48 16. แล้วนำข้อมูลที่เลือกแล้วในข้อ 15 มาวิเคราะห์เป็นแบบกราฟ ให้เลือก ที่ Graphs>Legacy Dialogs>Scatter/Dot กล่องตอบโต้ Simple Scatter Plot ดังภาพที่ 32 จะปรากฏขึ้น ให้เลือก DIM_1 ในช่อง Y-Axis และ DIM_2 ในช่อง XAxis แล้วให้เลือก Wald method แบบแบ่ง 8 กลุ่มย่อยใน Set Markers by ให้ เลือกข้อมูลที่แสดงเลขที่ของแต่ความคิด (อาจสร้างขึ้นมาใหม่ใน Label Cases by แล้วกด OK ผลจะแสดงดังภาพที่ 33
P a g e | 49 ภาพที่ 32 การนำผลการวิเคราะห์ของ Ward Method มาสร้างแผนภาพการ กระจาย (Scatter plot)
P a g e | 50 ภาพที่ 33 แผนภาพการกระจาย (Scatter plot)
P a g e | 51 17. นอกจากนี้ ยังสามารถนำข้อมูลจาก Dendrogram มาทำเป็นกลุ่มย่อย โดยวาดกลุ่มย่อยลงในแผนที่จุดดังแสดงในภาพที่ 20 ซึ่งการวาดนี้ สามารถใช้ โปรแกรม Paint ซึ่งเป็นโปรแกรมพื้นฐานของ Microsoft ได้ (ภาพที่ 34) ภาพที่ 34 แผนที่มโนทัศน์แบบกลุ่มย่อย (cluster map)
P a g e | 52 18. ภาพที่ 35 เป็นการนำข้อมูลการให้คะแนน เช่น คะแนนความสำคัญ มาหาค่าเฉลี่ยของแต่ละกลุ่มย่อย แล้ววาดภาพเป็นชั้น โดยให้นำค่าเฉลี่ยที่มากที่สุด มาลบด้วยค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุด แล้วนำค่าที่ได้มาหาร 5 แล้วให้นำผลที่ได้มาแบ่งเป็น ช่วงชั้นคะแนน ซึ่งจะได้ช่วงชั้นคะแนนทั้งหมด 5 ชั้น การวาดภาพชั้นให้อ้างอิงค่า คะแนนเฉลี่ยของกลุ่มย่อย โดยเทียบกับคะแนนแต่ละช่วงชั้น ภาพที่ 35 แผนที่มโนทัศน์แบบกลุ่มย่อยแบบใส่คะแนนลำดับชั้น (cluster rating map)
P a g e | 53 บทที่9 การตีความแผนที่ การตีความแผนที่มโนทัศน์ที่ได้ เป็นกระบวนการแผนผังที่ได้จากการ วิเคราะห์ข้อมูล ดังนี้ 1. รายการความคิด (the statement list) คือ ความคิดที่ได้จากการระดม สมองซึ่งจะใส่ลำดับตัวเลขไว้ 2. รายการกลุ่มความคิด (the cluster list) คือ กลุ่มความคิดย่อยที่ได้จาก การวิเคราะห์ cluster analysis 3. แผนที่จุด (the point map) คือ แผนผังที่แสดงจุดความคิดแต่ละ ความคิด ซึ่งแสดงตำแหน่งที่ถูกจัดอยู่ในกลุ่มเดียวกันหรือใกล้เคียงกัน จากการ วิเคราะห์ 4. แผนที่กลุ่มความคิด (the cluster map) คือ แผนที่ที่แสดงการจัดกลุ่ม ความคิดโดย cluster analysis 5. แผนที่จุดแสดงลำดับคะแนน (the point rating map) คือ แผนที่จุดที่ มีจำนวนชั้นซึ่งแสดงถึงค่าเฉลี่ยของลำดับคะแนน 6. แผนที่กลุ่มแสดงลำดับคะแนน (the cluster rating map) คือ แผนที่ กลุ่มที่มีจำนวนชั้นซึ่งแสดงถึงค่าเฉลี่ยของลำดับคะแนน จะสังเกตเห็นว่ามีแผนที่ทั้งหมด 4 แผนที่ ซึ่งแผนที่นี้โดยนัยแฝงก็คือ มโน ทัศน์ เพราะแต่ละแผนที่แสดงความคิดสำคัญและมีความสัมพันธ์กัน ดังนั้นการแปล ผลจะแปลจากความสัมพันธ์ในแผนที่เหล่านี้ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปจะยึดแผนที่กลุ่มเป็นหลักในการแปลผล เนื่องจาก สามารถแปลผลได้ง่าย โดยกระบวนกรจะชี้แจงว่า แผนที่กลุ่มที่ได้นี้ ได้จากการที่แต่
P a g e | 54 ละคนได้จัดกลุ่มความคิด ซึ่งแผนที่นี้เป็นผลจากการวิเคราะห์ข้อมูลของการจัดกลุ่ม ที่ได้ หลังจากนั้น กระบวนกรจะชี้แจงให้ผู้มีส่วนร่วมแต่ละคน ได้อ่านความคิด ย่อยแต่ละความคิดซึ่งได้ถูกจัดอยู่ในกลุ่มย่อยของแผนที่กลุ่มความคิดแล้ว แล้วให้ พยายามหากลุ่มคำ หรือวลี หรือประโยคที่แสดงถึงลักษณะของกลุ่มย่อยๆนั้นๆที่ สัมพันธ์กับความคิดทั้งหมดในกลุ่ม เมื่อผู้มีส่วนร่วมแต่ละคนได้ตั้งชื่อหรือคำบรรยาย ลักษณะของกลุ่มย่อยความคิดแต่ละกลุ่มแล้ว ให้นำมาแสดงและลงความเห็นว่า ชื่อ หรือคำบรรยายใดเหมาะสมที่สุด ซึ่งบางครั้งการหาคำบรรยายที่เป็นตัวแทนของ ความคิดทั้งหมดอาจจะยากสำหรับบางกลุ่มความคิดที่ประกอบด้วยความคิดย่อยๆ ที่หลากหลาย การแยกกลุ่มย่อยให้เป็นอีก 2 กลุ่มอาจจะช่วยแก้ปัญหานี้ หรือ การ ผนวกคำบรรยายเข้าด้วยกันโดยใช้คำเชื่อมว่า “และ” เมื่อได้ทำความตกลงกันและ ได้คำบรรยายของกลุ่มย่อยความคิดของทุกกลุ่มแล้ว กระบวนกรจะสรุปและแจ้งว่า คำบรรยายหรือชื่อกลุ่มย่อยๆแต่ละกลุ่มนั้น อาจถูกทบทวนและแก้ไขใหม่ได้อีกตาม ความเหมาะสม บางความคิดย่อยๆที่ถูกแสดงบนแผนที่ที่อยู่ใกล้กัน อาจถูกนำมา รวมกันตามความเหมาะสม กระบวนกรจะชี้แจงว่า แผนที่นี้ได้จากการวิเคราะห์โดยสถิติ ซึ่งได้รวบรวม มาจากความคิดย่อยๆที่ทุกท่านมีส่วนนำเสนอ โดยส่วนใหญ่การวิเคราะห์ข้อมูลโดย สถิติ จะให้ผลที่มีความเหมาะสม อย่างไรก็ตามผู้มีส่วนร่วมยังมีอิสระที่จะเสนอให้ ปรับเปลี่ยนแผนที่หรือความคิดย่อยที่ได้ตามความเหมาะสม นอกจากนี้ กระบวนกรควรจะชี้แจงด้วยว่า กลุ่มย่อยบทแผนที่กลุ่มย่อยที่ ใกล้กัน นั่นคือ กลุ่มเหล่านั้นมีความคล้ายกัน ซึ่งบางครั้ง กลุ่มทั้งสองหรือมากกว่า 2 กลุ่มอาจจะถูกนำมารวมกันได้ตามความเหมาะสม แล้วให้ผู้มีส่วนร่วมใช้เวลาในการ ดูความเหมาะสมของความคิดที่ถูกจัดแยกไว้ในแต่ละกลุ่ม แล้วจึงสรุปชื่อหรือคำ
P a g e | 55 บรรยายของกลุ่มย่อยที่เป็นข้อตกลงของสมาชิกกลุ่มทุกคน จะเห็นว่า สถิติและแผน ที่ที่ได้จากสถิติ เป็นเพียงเครื่องมือที่ช่วยในการตัดสินใจ สมาชิกกลุ่มหรือผู้มีส่วน ร่วมสามารถปรับเปลี่ยน ความคิดย่อยที่อยู่ในแต่ละกลุ่ม เพื่อความเหมาะสม เมื่อได้แผนที่สุดท้ายที่มีคำบรรยายของกลุ่มย่อย กระบวนกรควรจะชี้แจง ว่าเพื่อเตือนความจำว่า แผนที่นี้ได้จากการมีส่วนร่วมของทุกท่านที่ได้เสนอความคิด และช่วยกันจัดกลุ่ม ดังนั้น แผนที่นี้เป็นของสมาชิกกลุ่มทุกท่าน หากมีการให้คะแนนความคิดแต่ละความคิด ซึ่งผลลัพธ์คือ แผนที่จุดแสดง ลำดับคะแนน และแผนที่กลุ่มแสดงลำดับคะแนน ซึ่งแผนที่ทั้งสองจะถูกนำเสนอผู้มี ส่วนร่วมร่วมกันพิจารณา ว่ามีความเหมาะสมหรือไม่ ซึ่งจะนำมาใช้ประกอบการ พิจารณาในการวางแผนเพื่อนำแผนที่มโนทัศน์ไปใช้ว่า ความคิดกลุ่มย่อย หรือ มโน ทัศน์ใดที่มีลำดับคะแนนสูง จะถูกให้ความสำคัญในการนำไปประยุกต์ใช้หรือวาง แผนการ ในขั้นตอนของการตีความแผนที่ บางครั้งมุมมองใหม่ ๆ ที่น่าสนใจอาจผุด ขึ้นจากการพิจารณาแผนที่มโนทัศน์ที่ได้ ดังเช่น การศึกษาของ Trochim ที่พบว่า มโนทัศน์บางส่วนบ่งชี้มุมมองเกี่ยวกับผู้สูงอายุที่มีสุขภาพดี ซึ่งควรได้รับการส่งเสริม ให้เข้มแข็งเช่นเดียวกัน
P a g e | 56 บทที่10 การนำแผนที่มโนทัศน์ไปใช้ ในขั้นตอนนี้ ผู้มีส่วนร่วมจะต้องย้อนไปดูวัตถุประสงค์เริ่มต้นในการสร้าง แผนที่มโนทัศน์ โดยสมาชิกกลุ่มจะต้องอภิปรายจากแผนที่มโนทัศน์สุดท้ายที่ได้ เพื่อใช้ส่งเสริมในการประเมินและวางแผนงานที่ต้องการ การใช้แผนที่มโนทัศน์จะ ถูกจำกัดเพียงความคิดสร้างสรรค์และแรงบันดาลใจของสมาชิกกลุ่มเท่านั้น การ ประยุกต์ใช้แผนที่มโนทัศน์จะเป็นการใช้โดยตรง ตัวอย่างเช่น ถ้าการสร้างมโนทัศน์ มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นข้อมูลพื้นฐานในการวางแผนการ แผนที่สุดท้ายอาจจะใช้ใน การวางแผนการอย่างเป็นลำดับ โดยผู้วางแผนอาจจะใช้ส่วนประกอบย่อย ๆ ของ แผนที่ เป็นส่วนหนึ่งของงานที่จะใช้ดำเนินการในการวางแผน แต่ละกลุ่มงานจะถูก ประเมิน เช่น การจัดสรรงบประมาณของหน่วยงาน บุคลากรที่จะใช้ในแต่ละ แผนงาน ความสัมพันธ์ของกลุ่มย่อย ๆ ในแผนที่ ทรัพยากรใดที่ต้องใช้ในการ บริหารงาน การแข่งขันขององค์กรอื่น ๆ ที่มีการจัดสรรงานหรือบริการอย่าง เดียวกัน เป็นต้น แผนที่มโนทัศน์ที่แสดงลำดับคะแนนของแต่ละกลุ่มย่อยความคิด หรือ แต่ละความคิด สามารถใช้เป็นแนวทางได้ว่า ทรัพยากรหรืองบประมาณควรจะ มุ่งเน้นไปที่ส่วนใดของงาน สำหรับการจุดประสงค์ของการวางแผน มโนทัศน์ที่ได้จะใช้เป็นเค้าโครง หรือกรอบการทำงานของแผนงาน โดยสามารถแบ่งแผนงานตามกลุ่มของมโนทัศน์ ย่อย และ ข้อความย่อยจะเป็นหัวข้อย่อยในแต่ละกลุ่มนั้น แผนที่มโนทัศน์ใช้ในขั้นตอนการประเมินผลงานได้เหมือนกัน การ ประเมินผลงานขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของงานซึ่งแสดงโดยคำถามเจาะจง ดังนั้น แผนที่มโนทัศน์จึงเปรียบเสมือนเครื่องมือที่ใช้ในการจัดระเบียบในการดำเนินงาน
P a g e | 57 และประเมินผลในการไปใช้จริงของแผนงานที่ได้ ยกตัวอย่างเช่น หากต้องการสร้าง โปรแกรมการฝึกอบรมการให้บริการลูกค้า แผนที่มโนทัศน์สามารถนำมาใช้ โปรแกรมโดย กลุ่มของมโนทัศน์ย่อย สามารถใช้เป็น ส่วนย่อยของโปรแกรม โดย ข้อความที่อยู่ในกลุ่มมโนทัศน์ย่อยนั้นจะใช้เป็นสิ่งที่ใช้ในการบ่งบอกรายละเอียด ของเนื้อหาหรือความครอบคลุมของเนื้อหาในแต่ละส่วนนั้น แผนที่มโนทัศน์สามารถ ใช้ทั้งสร้างโปรแกรมและสามารถใช้เป็นพื้นฐานในการประเมินโปรแกรม นอกจากนี้ ยังสามารถใช้เป็นแนวทางในวัดผลลัพธ์ของโปรแกรมหรือการพัฒนาตัวชี้วัดของ โปรแกรม โดยแต่ละกลุ่มย่อยของมโนทัศน์สามารถนำมาเป็นตัวชี้วัดและความคิด ย่อยๆส่วนประกอบย่อยของแต่ละตัวชี้วัด ตัวอย่างเช่น ถ้ากลุ่มต้องการพัฒนา แบบสอบถาม พวกเขาสามารถใช้มโนทัศน์เป็นหัวข้อในแบบสอบถาม ยิ่งไปกว่านั้น ความคิดที่ได้รับการระดมสมองมาโดยตรงหรือมีการปรับนั้นสามารถนำมาเป็นข้อ คำถามในแบบสอบถามได้เช่นกัน อาจนำส่วนที่ให้คะแนนมาประกอบการคัดเลือก ด้วย อีกทางเลือกหนึ่ง หากด้องการวิธีการที่ซับซ้อน กลุ่มควรจะแน่ใจว่า ตัวชี้วัดที่ หลากหลายชนิดควรจะถูกสร้างขึ้นเพื่อสะท้อนกลุ่มย่อยมโนทัศน์ นอกจากนี้ การ สร้างแผนที่มโนทัศน์ยังมีประโยชน์ต่อการดำเนินการที่ใช้กระบวนการหรือวิธีที่ ซับซ้อน ซึ่งตัวอย่างนี้ การสร้างแผนที่มโนทัศน์เป็นตัวแทนของความคาดหวังทาง ทฤษฎีของกลุ่มคนว่า ตัวชี้วัดแต่ละตัวมีความสัมพันธ์อย่างไร จากแผนที่มโนทัศน์ที่ ได้สามารถทำนายลำดับความสำคัญที่พวกเราคาดหวังความสัมพันธ์ระหว่างตัวชี้วัด ความคาดหวังเหล่านี้ (โดยรูปแบบทางทฤษฎี)กา ควรจะถูกเปรียบเทียบโดยตรงใน รูปแบบของความสัมพันธ์ที่ได้รับในการศึกษา (รูปแบบที่สังเกตได้) ซึ่งจะให้ได้ความ เที่ยงทางโครงสร้างของตัวชี้วัด
P a g e | 58 แผนที่มโนทัศน์สามารถนำไปสร้างเครื่องมือเพื่อประเมินการดูแลผู้ป่วยใน สถานพยาบาล หรือใช้ในการสร้างเนื้อหาหรือโครงสร้างของโปรแกรม หรือสร้าง เครื่องมือในการประเมินผลการดำเนินงานของโปรแกรม การนำแผนที่มโนทัศน์อาจมีการคัดเลือกความคิดที่จะนำไปประยุกต์ใช้โดย ใช้การวิเคราะห์แบบ Quadrant analysis จะได้แผนผังที่เรียกว่า “Go-zone display” ดังแสดงในภาพที่ 36
P a g e | 59 ภาพที่ 36 “Go-Zone display” เป็นการสร้างกราฟระหว่างคะแนนความเป็นไป ได้(feasibility) และความสำคัญ (importance) ของความคิดทั้ง 48 ความคิด หมายเหตุช่องด้านขวาบน (พื้นที่สีเทา) เป็นกลุ่มความคิดที่มีคะแนนเฉลี่ยสูงทั้งคะแนนความ เป็นไปได้และความสำคัญ
P a g e | 60 บทที่11 การประยุกต์ใช้แผนที่มโนทัศน์ในงานวิจัย การประยุกต์ใช้แผนที่มโนทัศน์แบบที่ 1 มีการประยุกต์ในสายการศึกษา โดยใช้ในการออกแบบประมวลรายวิชา รูปแบบการเรียนการสอน และการ ประเมินผลการสอน (J. D. Novak & Canas, 2007; Saeidifard, Heidari, Foroughi, & Soltani, 2014). ตัวอย่างงานวิจัย เช่น การศึกษาของ Saeidifard และ คณะ (Saeidifard et al., 2014) ได้ทำการศึกษาเชิงทดลองแบบสุ่มเกี่ยวกับ การประยุกต์ใช้แบบที่มโนทัศน์แบบที่ 1 ในการสอนนักศึกษาแพทย์ชั้นปีที่ 6 จำนวน ทั้งหมด 76 คน เกี่ยวกับภาวะกรดเกินเนื่องจากสารคีโตน (ketoacidosis) โดยแบ่ง นักเรียนเป็น 2 กลุ่ม ได้แก่ กลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม นักเรียนในกลุ่มทดลอง มี การแบ่งเป็นกลุ่มย่อยเพื่อสร้างแผนที่มโนทัศน์แบบที่ 1 จากคำหลัก (keyword) ที่ ได้รับมาจากกระบวนกร (facilitator) ส่วนกลุ่มควบคุมจะได้รับการสอนแบบ บรรยายและมีการอภิปรายกลุ่ม แต่ละกลุ่มจะใช้เวลาในการสอนทั้งหมดกลุ่มละ 45 นาทีการประเมินผลการเรียนรู้จะใช้วิธีการทำแบบทดสอบทั้งสองกลุ่ม ในภาพรวม แล้วกลุ่มทดลองจะมีคะแนนดีกว่ากลุ่มควบคุมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (78.2% และ 72.5%, p < 0.001) ในการวิจัยทางด้านสุขภาพแผนที่มโนทัศน์แบบที่ 1 จะมีการประยุกต์ไม่ มากนัก ตัวอย่างเช่น มีการศึกษาทำการค้นหาปัจจัยที่มีผลต่อโปรแกรมการให้ ความรู้เพื่อป้องกันโรคเบาหวานในกลุ่มบุคลากรสาธารณสุขในชุมชน (Sranacharoenpong & Hanning, 2011). โดยมีการสัมภาษณ์บุคลากรสาธารณสุข และประชาชนทั่วไปเพื่อให้เข้าร่วมอภิปรายกลุ่ม แก่นสาระหลัก และแก่นสาระรอง ได้จากการวิเคราะห์แก่น (thematic analysis) ของการถอดเทปบทสัมภาษณ์หรือ
P a g e | 61 การประชุมกลุ่มย่อย การประยุกต์ใช้แผนที่มโนทัศน์แบบที่ 1 ทำโดยนำแก่นสาระที่ ได้มาแสดงเป็นผังความสัมพันธ์ของแต่ละแก่นสาระ ผู้วิจัยได้ให้ความเห็นว่า แผนที่ มโนทัศน์ช่วยให้ทำความเข้าใจผลการวิจัยได้ดีขึ้น และช่วยสนับสนุนการพัฒนา โปรแกรมการให้ความรู้ด้านสุขภาพแก่บุคลากรสาธารณสุขและประชาชนทั่วไป มีการประยุกต์ใช้แผนที่มโนทัศน์เพื่อให้บุคลากรทางสุขภาพสามารถพัฒนา ทักษะในการแก้ปัญหาปัญหาพฤติกรรมและอารมณ์ในผู้ป่วยสมองเสื่อม ในสถานพัก พิงดูแลผู้ป่วยสมองเสื่อม (S. Aberdeen, Leggat, Byrne, & Barraclough, 2009; S. M. Aberdeen et al., 2010). จากผลการทดสอบทักษะในการแก้ปัญหา พฤติกรรมและอารมณ์ในผู้ป่วยสมองเสื่อม 15 คน พบว่า คะแนนแบบทดสอบ เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p < 0.005) โดยสรุป แล้วการประยุกต์ใช้แผนที่มโนทัศน์แบบที่ 1 ในการวิจัยทางด้าน สุขภาพ จะช่วยในการจัดเรียงความคิด และช่วยทำให้ความรู้ และทักษะในการ แก้ปัญหาบุคลากรทางสุขภาพได้ดีขึ้น การประยุกต์ใช้แผนที่มโนทัศน์แบบที่ 2 ได้มีการนำมาใช้ในการวางแผน และประเมินผลในงานหลายๆ ด้าน รวมทั้งด้านการศึกษาและการจัดการขององค์กร ทางด้านสุขภาพ (Neuman, Shahor, Shina, Sarid, & Saar, 2013; Trochim & Kane, 2005) ทางด้านวิทยาศาสตร์สุขภาพ การประยุกต์ใช้แผนที่มโนทัศน์ได้นำไป ประยุกต์ในการประเมินผลและการวางแผนด้านสุขภาพ (health planning and evaluation) การพัฒนากรอบแนวคิดงานวิจัยที่มีแนวคิดที่ซับซ้อน และการค้น มุมมองจากผู้มีพื้นฐานที่หลากหลาย (Trochim & Kane, 2005).
P a g e | 62 มีการทบทวนวรรณกรรมโดยการค้นคว้าจากฐานข้อมูล ในวันที่ 28 มีนาคม ปี ค.ศ. 2013 โดยใช้คำค้นว่า “Concept mapping” ในส่วนของชื่อเรื่อง (Title) และ บทคัดย่อ (Abstract) ซึ่งพบบทความทั้งหมด 329 บทความ และเมื่อทำการคัด กรองเฉพาะบทความที่เกี่ยวข้องในการประยุกต์แผนที่มโนทัศน์แบบที่ 2 ในการวิจัย ด้านสุขภาพ ดังแสดงในตารางที่ 2 จากการคัดกรองและประเมินบทความวิจัย พบว่า มีแก่นสาระ ทั้งหมด 5 เรื่องดังนี้ การประเมินผล การพัฒนาโปรแกรมหรือแนวทางการปฏิบัติงาน ปัญหา/ อุปสรรค การพัฒนาเครื่องมือ หรือ มาตรวัต การออกแบบสิ่งแวดล้อมด้านสุขภาพ และ การติดตามผลการดำเนินงานโครงการ แก่นสาระด้านการประเมินผล มีการประยุกต์ใช้แผนที่มโนทัศน์แบบที่ 2 ในการหาแง่มุมด้านคุณภาพของการปฏิบัติงานประจำเพื่อใช้ในการประเมินผลและ การพัฒนาการของงานที่อย่างสม่ำเสมอ ตัวอย่างเช่น van den Dungen et al. (2013) ได้ทำการศึกษาโดยนำแผนที่มโนทัศน์แบบที่ 2 เป็นเครื่องมือการหาและจัด กลุ่มความคิดของแพทย์เกี่ยวกับคุณภาพที่ในการปฏิบัติงาน. มีการรวบรวมความคิด ทั้งหมด 72 ความคิด จัดกลุ่มได้ทั้งหมด 6 กลุ่ม ได้แก่ “complete health record”, “coding of information”, “diagnostic validity”, และ อื่น ๆ ความคิดเหล่านี้ นำไปใช้ในการประเมินคุณภาพของข้อมูลที่ได้มีการบันทึกไว้ การ ประยุกต์การสร้างแผนที่มโนทัศน์แบบที่ 2 ในงานวิจัยอื่นๆ แสดงดัง ตารางที่ 2.5 แก่นสาระด้านการพัฒนาโปรแกรมหรือแนวทางการปฏิบัติงาน มีการ ประยุกต์ใช้แผนที่มโนทัศน์แบบที่ 2 ในการพัฒนาโปรแกรมหรือแนวทางการ ปฏิบัติงาน อย่างไรก็ตาม แผนที่มโนทัศน์ไม่ได้นำไปใช้พัฒนาโปรแกรมหรือแนว
P a g e | 63 ทางการปฏิบัติงานโดยตรง แต่เป็นการประยุกต์ใช้ในขั้นตอนของการพัฒนา โปรแกรม หรือ แนวทางการปฏิบัติงาน ตัวอย่างเช่น การหาจุดแข็ง และจุดอ่อน ปัจจัยที่มีผลต่อความยั่งยืน และคุณลักษณะของงานในอุดมคติเกี่ยวกับความยั่งยืน ของโปรแกรม มีตัวอย่างงานวิจัยของ Schell et al. (2013) ได้นำแผนที่มโนทัศน์ เพื่อหาลักษณะที่มีผลapplied concept mapping to determine the features that affected a public health programme’s capacity for sustainability. Ideas were generated by 69 representatives and through a literature search. The mapping process produced nine core domains, including “funding stability”, “political support”, “programme adaptation”, and others. The core domains were further developed as a sustainability framework for programme development. A second study applied concept mapping to develop smoking cessation strategies for aboriginal health workers (Dawson et al., 2013). Fifty-one participants (aboriginal health workers and health service staff) produced 74 strategies, which were analysed and grouped in 10 clusters, including “cessation support and resources”, “strategies to manage triggers”, “family and peer support for quitting”, and others. These strategies were further developed for the programmes. According to the third theme which focuses on the development of a programme or practice model, one study applied concept mapping in dementia care. Niemeijer et al. (2011) applied concept mapping to examine the ideal application of surveillance technology (ST) in the views of healthcare professionals (n = 9) and ethicists (n = 6). Sixty-
P a g e | 64 three ideas were generated based on a focus statement of “the idea application of ST in the (residential) care for people with dementia would entail that …” Six categories were produced ranging from the need for a right balance between freedom and security, the necessity of being beneficial and tailored to the resident, and the requirement for clearly defined procedures with competent and caring personnel, active monitoring and clear normative guidance. Other studies that applied concept mapping to develop practice models or programmes are shown in Table 2.5. The third theme, concept mapping was applied to identify problems or barriers. For example, Lobb et al. (2013) conducted the study using concept mapping to identify barriers to the use of cancer screening among South Asian people in Ontario, Canada. Fifty-three stakeholders comprised South Asian residents and representatives from health service and community service organisations. Forty-five ideas were classified to 7 clusters by concept mapping such as patient’s beliefs, fears, lack of social support, and others. The other study applying concept mapping in this theme is shown in Table 2.5. In theme 4, applying concept mapping to develop questionnaires or scales, one study was conducted to develop the Health Literacy Management Scale. Mapping was used for the first step of scale development, generating the scale’s domains and questions. Fifteen
P a g e | 65 participants generated 81 statements, which were sorted into 18 concepts. These concepts, including interview data, were analysed to produce domains and questions, and the scale was then validated and its reliability tested. Concept mapping was applied to design a healthy environment in the context of the fourth theme. Four studies used this mapping to identify the crucial elements for designing environments that promote physical activity, active living communities and mental well-being. For example, Bergeron and Levesque (2013) employed concept mapping to develop a method for reinforcing the principles of an active community. Seventy-two actions were generated by 106 participants (planners and public health staff). These actions produced 6 clusters, including “education, training and engagement”, “advocacy”, “planning and evaluation”, and others. Finally, the framework for the action plan was developed from these concept maps and was used to design the active community. An additional example of concept mapping application is found in a study that developed a research agenda to promote physical activity in the community (Reis et al., 2012). Two hundred and sixty-six participants in the physical activity field (186 practitioners and 54 researchers) produced 266 original statements, and 52 topics emerged. In the data analysis, 5 clusters were produced, including “effectiveness and innovation in physical activity intervention”, “evaluation and
P a g e | 66 impact of physical activity policies”, “individual and environmental physical activity correlates”, and others. These themes were developed to create research projects that aim to promote the design of physical activity communities. Other studies that involved theme 5 are shown in Table 2.5. The final theme of concept mapping application is implementation. Two studies used concept mapping to implement practices and tools. First, Green et al. (2012) conducted a study to implement evidencebased practice in child and adolescent mental health care. Concept mapping was applied to develop the elements that affected the practice implementation. Thirty-one participants involved in mental health services, including service providers and service recipients, generated 105 statements. Fourteen clusters were produced from the data analysis, including “system readiness and compatibility”, “beneficial features”, “impact on clinical practice”, “staff development and support”, “funding”, “political dynamics”, and others. Finally, these concept maps were used to develop the framework of a strategic implementation plan for mental health services. The next study used concept mapping to implement a computer-assisted health-risk assessment (HRA) tool, an interactive tool that assists in improving provider and patient interactions (Ahmad, Mahmood, et al., 2012). Eighty-five statements were generated by 54 providers, and 7 clusters
P a g e | 67 were produced, including “the HRA’s equitable availability”, “the HRA’s ease of use and appropriateness”, “the content of the HRA’s survey”, “patient confidentiality and choice”, and others. In the last step, an implementation action plan was developed based on these concept maps. Concept systems® is the software that is most commonly employed to analyse concept mapping data (Table 2.5). Concept systems® is a readyto-use concept mapping software that was developed by Mary Kane and William Trochim (Concept Systems Incorporated, 2015). This software supports most concept mapping steps, including generating and structuring ideas, computing the map, and others. Multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis are the main statistics that are performed by this software. However, other software, such as ARIADNE® and SPSS® , can also be applied in concept mapping because they can perform multidimensional scaling and cluster analysis. In conclusion, Trochim’s concept mapping process has been applied in numerous healthcare studies. It has been used to generate ideas involving evaluation and implementation, programme development, problems/barriers, scale development, and environment design. However, in terms of dementia care, only one study has applied Trochim’s principle to identify the ideal application of surveillance
P a g e | 68 technology in residential care for dementia patients (Niemeijer et al., 2011). Concept mapping based on Trochim’s principle is the best method to obtain opinions or ideas from various stakeholders, compared with other methods such as a focus group. One advantage of using group participation in concept mapping is the equal involvement of all participants, which also encourages them to express their ideas independently. Moreover, the application of quantitative methods is applied, for example, classifying and rating the ideas, analysing these data by statistical analysis and illustrating these data in the form of diagram or picture. This method assists participants to conceptualise all ideas. However, group concept mapping based on Trochim’s theory does not show a clear application in real practice but depends on the objective and the area in which the concept maps will be applied. Novak’s process will provide complete and detailed information on how to apply each idea in a form of diagram. In terms of BPSD management, concept mapping is an appropriate tool to conceptualise problems and solutions to assist caregivers in a particular area that lacks facilities to support patient care such as a specialist, antidementia agents, and nursing homes.
ตารางที่ 2 Trochim’s Concept Mapping Application in Healthcare RNo. Aspects Author(s) 1 Evaluation van den Dungen, Hoeymans, Schellevis, and van Oers (2013) Tofebavan Bon-Martens, Achterberg, van de Goor, and van Oers (2012) Tothhe2 Development of programmes or practice models Schell et al. (2013) TofraofDawson, Cargo, Stewart, Chong, and Daniel (2013) ToprabStoyanov et al. (2012) Topr
P a g e | 69 Research Objectives Software o determine the quality eature of general practiceased data ARIADNE® o develop a framework for he quality of regional public ealth reporting ARIADNE® o develop a conceptual amework for the sustainability f a public health programme Concept systems® o determine strategies to romote smoking cessation in boriginal health workers Concept systems® o develop a handover training rogramme Concept systems®
ตารางที่ 2 Trochim’s Concept Mapping Application in Healthcare RNo. Aspects Author(s) Windsor and Murugan (2012) TostabStillman, Schmitt, and Rosas (2012) ToprcoPoost-Foroosh, Jennings, Shaw, Meston, and Cheesman (2011) TothinaiimapNiemeijer et al. (2011) Toapteho
P a g e | 70 Research Objectives Software o identify problems and rategies to overcome drug buse in the community Not specified o develop a cancer revention and tobacco ontrol programme Concept systems® o identify factors that affect he initial client-clinician teraction in first-time hearing d purchase decisions to mprove the clinicians’ pproach Concept systems® o examine the ideal pplication of surveillance echnology in the nursing omes of dementia patients Not specified
ตารางที่ 2 Trochim’s Concept Mapping Application in Healthcare RNo. Aspects Author(s) Manafo, Petermann, Lobb, Keen, and Kerner (2011) ToLiPrthAgGonzalez-Block, Rouvier, Becerril, and Sesia (2011) Tom3 Problems/Barriers Lobb, Pinto, and Lofters (2013b) Ahmad, Mahmood, Pietkiewicz, McDonald, and Ginsburg (2012) 4 Questionnaire or scale development Jordan et al. (2013)
P a g e | 71 Research Objectives Software o develop the Coalitions nking Action and Science for revention (CLASP) initiative of he Canadian Partnership gainst Cancer Not specified o develop a programme on maternal health Concept systems® To identify barriers to cancer screening Concept systems® To identify barriers to mammography SPSS® To identify the items used for the Health Literacy Management Scale Concept systems®
ตารางที่ 2 Trochim’s Concept Mapping Application in Healthcare RNo. Aspects Author(s) 5 Designing a healthy environment Bergeron and Levesque (2013) Sheppard et al. (2012) Reis et al. (2012) Brennan, Brownson, Kelly, Ivey, and Leviton (2012) 6 Implementation Green, Fettes, and Aarons (2012)
P a g e | 72 Research Objectives Software To develop a framework to enhance the design of an active community Concept systems® To identify neighbourhood characteristics related to residents’ mental wellbeing Concept systems® To develop a research agenda for designing an environment that promotes physical activity Concept systems® To develop strategies to promote an active living community Concept systems® To implement evidencebased practice in child and Concept systems®
ตารางที่ 2 Trochim’s Concept Mapping Application in Healthcare RNo. Aspects Author(s) Ahmad, Norman, and O'Campo (2012)
P a g e | 73 Research Objectives Software adolescent mental health care To implement a computerassisted health risk assessment tool Concept systems®
P a g e | 74 เอกสารอ้างอิง Aberdeen, S. M., Leggat, S. G., & Barraclough, S. (2010). Concept mapping. A process to promote staff learning and problem-solving in residential dementia care. Dementia, 9(1), 129-151. Ahmad, F., Mahmood, S., Pietkiewicz, I., McDonald, L., & Ginsburg, O. (2012). Concept mapping with South Asian immigrant women: barriers to mammography and solutions. Journal of Immigrant and Minority Health, 14(2), 242-250. doi: 10.1007/s10903-011-9472-7 Ahmad, F., Norman, C., & O'Campo, P. (2012). What is needed to implement a computer-assisted health risk assessment tool? An exploratory concept mapping study. BMC Medical Informatics and Decision Making, 12, 149. doi: 10.1186/1472-6947-12-149 Bergeron, K., & Levesque, L. (2013). Designing Active Communities: A Coordinated Action Framework for Planners and Public Health Professionals. Journal of Physical Activity and Health. Brennan, L. K., Brownson, R. C., Kelly, C., Ivey, M. K., & Leviton, L. C. (2012). Concept mapping: priority community strategies to create changes to support active living. American Journal of Preventive Medicine, 43(5 Suppl 4), S337-350. doi: 10.1016/j.amepre.2012.07.015 Concept Systems Incorporated. (2015). About CSI. Retrieved January 12, 2015, from http://www.conceptsystems.com/content/category/about-csi.html Dawson, A. P., Cargo, M., Stewart, H., Chong, A., & Daniel, M. (2013). Identifying multi-level culturally appropriate smoking cessation strategies for Aboriginal health staff: a concept mapping approach. Health Education Research, 28(1), 31-45. doi: 10.1093/her/cys111 Foundation, W. K. (2004). WK Kellogg Foundation Logic Model Development Guide: WK Kellogg Foundation. Gonzalez-Block, M. A., Rouvier, M., Becerril, V., & Sesia, P. (2011). Mapping of health system functions to strengthen priority programs. The case of
P a g e | 75 maternal health in Mexico. BMC Public Health, 11, 164. doi: 10.1186/1471-2458-11-164 Green, A. E., Fettes, D. L., & Aarons, G. A. (2012). A concept mapping approach to guide and understand dissemination and implementation. The journal of behavioral health services & research, 39(4), 362-373. doi: 10.1007/s11414-012-9291-1 Jordan, J. E., Buchbinder, R., Briggs, A. M., Elsworth, G. R., Busija, L., Batterham, R., & Osborne, R. H. (2013). The Health Literacy Management Scale (HeLMS): A measure of an individual's capacity to seek, understand and use health information within the healthcare setting. Patient Education and Counseling. doi: 10.1016/j.pec.2013.01.013 Lobb, R., Pinto, A. D., & Lofters, A. (2013a). Using concept mapping in the knowledge-to-action process to compare stakeholder opinions on barriers to use of cancer screening among South Asians. Implement Sci, 8, 37. doi: 10.1186/1748-5908-8-37 Lobb, R., Pinto, A. D., & Lofters, A. (2013b). Using concept mapping in the knowledge-to-action process to compare stakeholder opinions on barriers to use of cancer screening among South Asians. Implement Sci, 8(1), 37. doi: 10.1186/1748-5908-8-37 Manafo, E., Petermann, L., Lobb, R., Keen, D., & Kerner, J. (2011). Research, practice, and policy partnerships in pan-Canadian coalitions for cancer and chronic disease prevention. Journal of Public Health Management and Practice, 17(6), E1-E11. doi: 10.1097/PHH.0b013e318215a4ae Neuman, A., Shahor, N., Shina, I., Sarid, A., & Saar, Z. (2013). Evaluation utilization research--developing a theory and putting it to use. Evaluation and Program Planning, 36(1), 64-70. doi: 10.1016/j.evalprogplan.2012.06.001 Niemeijer, A. R., Frederiks, B. J., Depla, M. F., Legemaate, J., Eefsting, J. A., & Hertogh, C. M. (2011). The ideal application of surveillance technology in residential care for people with dementia. Journal of Medical Ethics, 37(5), 303-310. doi: 10.1136/jme.2010.040774
P a g e | 76 Novak, J. D., & Canas, A. J. (2007). Theoretical origins of concept maps, how to construct them, and uses in Education. Reflecting Education, 3(1), 29- 42. Poost-Foroosh, L., Jennings, M. B., Shaw, L., Meston, C. N., & Cheesman, M. F. (2011). Factors in client-clinician interaction that influence hearing aid adoption. Trends in Amplification, 15(3), 127-139. doi: 10.1177/1084713811430217 Reis, R. S., Kelly, C. M., Parra, D. C., Barros, M., Gomes, G., Malta, D., . . . Brownson, R. C. (2012). Developing a research agenda for promoting physical activity in Brazil through environmental and policy change. Revista Panamericana de Salud Publica, 32(2), 93-100. Schell, S. F., Luke, D. A., Schooley, M. W., Elliott, M. B., Herbers, S. H., Mueller, N. B., & Bunger, A. C. (2013). Public health program capacity for sustainability: a new framework. Implementation Science, 8, 15. doi: 10.1186/1748-5908-8-15 Sheppard, A. J., Salmon, C., Balasubramaniam, P., Parsons, J., Singh, G., Jabbar, A., . . . O'Campo, P. (2012). Are residents of downtown Toronto influenced by their urban neighbourhoods? Using concept mapping to examine neighbourhood characteristics and their perceived impact on self-rated mental well-being. International Journal of Health Geographics, 11, 31. doi: 10.1186/1476-072x-11-31 Stillman, F. A., Schmitt, C. L., & Rosas, S. R. (2012). Opportunity for collaboration: a conceptual model of success in tobacco control and cancer prevention. Preventing Chronic Disease, 9, E02. Stoyanov, S., Boshuizen, H., Groene, O., van der Klink, M., Kicken, W., Drachsler, H., & Barach, P. (2012). Mapping and assessing clinical handover training interventions. BMJ Quality & Safety, 21 Suppl 1, i50-57. doi: 10.1136/bmjqs-2012-001169
P a g e | 77 Trochim, W., & Kane, M. (2005). Concept mapping: an introduction to structured conceptualization in health care. International Journal for Quality in Health Care, 17(3), 187-191. doi: 10.1093/intqhc/mzi038 van Bon-Martens, M. J., Achterberg, P. W., van de Goor, I. A., & van Oers, H. A. (2012). Towards quality criteria for regional public health reporting: concept mapping with Dutch experts. European Journal of Public Health, 22(3), 337-342. doi: 10.1093/eurpub/ckr016 van den Dungen, C., Hoeymans, N., Schellevis, F. G., & van Oers, H. J. (2013). Quality aspects of Dutch general practice-based data: a conceptual approach. Family Practice. doi: 10.1093/fampra/cms082 Windsor, L. C., & Murugan, V. (2012). From the Individual to the Community: Perspectives about Substance Abuse Services. Journal of social work practice in the addictions, 12(4), 412-433. doi: 10.1080/1533256x.2012.728115 Yampolskaya, S. (2004). Using Concept Mapping to Develop a Logic Model and Articulate a Program Theory: A Case Example. The American Journal of Evaluation, 25(2), 191-207. doi: 10.1016/j.ameval.2004.03.003