Pembinaan dan Permodelan Sistem Pengajaran & · PDF fileCross sectional survey Questionnaires...

Rosseni Din

31/03/2014 Rosseni Din. 2014. Siri Ceramah Kajian Pembinaan & Permodelan 1&4. Gerbang Minda, FPEND, UKM. 1

Pembinaan dan Permodelan

Sistem Pengajaran & Pembelajaran

Jadual Kursus


Waktu Perkara

09.00-10.00

Reka Bentuk Sistem Pengajaran

10.30-12.30 Fasa-fasa Kajian Pembinaan

Permodelan Menggunakan Model Pengukuran

02.00-04.00 Permodelan Menggunakan Model Persamaan Struktur

Teori & Amalan Pengukuran Modul 1-3 (Week 9-11)


Why I Teach

http://rosseni.wordpress.com/2012/04/17/gb6333-sem-2-week-9/












http://rosseni.wordpress.com/why-i-love-teaching/

Reka Bentuk Kajian


Dari merangka soalan analisis & laporan

Reka Bentuk Kajian


Berfungsi menentukan bukti yang diperoleh menjawab soalan

kajian awal dengan jelas bagi menyelesaikan masalah kajian

Reka Bentuk Kajian


Pelan penyelidikan untuk memperoleh bukti bagi menjawab

persoalan kajian dengan yakin

Kesilapan Lazim


Tanpa reka bentuk kajian yang teliti kesimpulan menjadi lemah

dan kurang meyakinkan justeru persoalan kajian tidak dapat

dijawab dengan baik

Cross sectional survey

Questionnaires

Case study

Participant observation


Reka Bentuk Kajian



Tinjauan Kajian Kes Cross Sectional Longitudinal

Soal Selidik

(Questionnaire)

Temu bual berstruktur/separa berstruktur

(Structured/Loosely structured interview)

Pemerhatian

(Observation)

Analisis Dokumen

(Document analysis)

Kaedah Tersirat

(Unobstrusive methods)

Kaedah Pengumpulan Data


REKA BENTUK SISTEM PENGAJARAN


BAB 1


Model ADDIE

Model Hannafin & Peck (1988)

Model Kejuruteraan Perisian (Bostock 1998)

Model Reka Bentuk Pengajaran (Dick & Carey 1996)

Model Kejuruteraan Perisian (Pressman 1997)

Model Reka Bentuk dan Pembangunan Sistem P&P (Din 2001)



Model Reka Bentuk dan Pembangunan

Sistem Pengajaran &Pembelajaran


Model ADDIE

Hannafin & Peck (1988)

Model Reka Bentuk Pengajaran (Dick & Carey 1996)



31/03/2014 Rosseni Din. 2014. Siri Ceramah Kajian Pembinaan &

Permodelan 1&4. Gerbang Minda, FPEND, UKM. 20



(Din 2001, 2006, 2010, 2014)


Fasa Analisis .

Fasa Pembangunan

Fasa Penilaian


Fasa Kajian Kesauran .

Fasa Pembangunan

Fasa Penilaian

Fasa Analisis .



Fasa Reka Bentuk

Fasa Penilaian

Fasa Analisis .

Fasa Pembangunan



Fasa Reka Bentuk

Fasa Perlaksanaan

Fasa Analisis .

Fasa Pembangunan

Fasa Penilaian, Penyenggaran & Permodelan

FASA-FASA KAJIAN PEMBINAAN


BAB 2

Fasa 1: KAJIAN KESAURAN


Analisis keperluan membina sistem

Mengenal pasti masalah dan lompang sistem semasa

Tujuan, OK, PK dan batasan kajian dikenal pasti

Fasa 1: KAJIAN KESAURAN


Pelbagai kaedah pengumpulan data

Mengenal pasti masalah dan lompang sistem semasa

Tujuan, OK, PK dan batasan kajian dikenal pasti

Fasa 2: ANALISIS KEPERLUAN SISTEM


Laporan Spesifikasi Keperluan Sistem (SKS)

Matlamat & Objektif

Sasaran & Komponen Pendidikan

Perkomputeran, Masa & Kos

(ms 28-31)

Laporan SKS sebagai output Fasa 3

Fasa 3: REKA BENTUK SISTEM


menentukan bagaimana sistem akan dibina

berdasarkan apa yang diperlukan dalam spesifikasi

keperluan sistem

m/s 34-36

m/s 34-36


Fasa 4: PEMBANGUNAN SISTEM


menentukan bagaimana sistem akan dibina

berdasarkan apa yang diperlukan dalam spesifikasi

keperluan sistem

m/s 37-41

Fasa 5: PELAKSANAAN


Sistem yang dihasilkan mungkin mengandungi pepijat yang tidak dapat dikenal pasti semasa proses pengujian teknikal.

menilai kebolehgunaan sistem

ujian sumatif untuk mengumpul maklumat untuk fasa seterusnya iaitu penyenggaraan sistem

m/s 42

Fasa 6: PENILAIAN, PENYENGGARAAN & PERMODELAN


MeT

coop e6.52

inten e7.74

const e8.84

activ e9

.83

authen e10

.96

HiTs

outcme5

serve4

struce3

delivere2

contente1

Normed Chi-Square 2.509

RMSEA .084

CFI .972

TLI .956

p .000

.89

.86

.85

.81

.80

.45

e16

.35

-.24

.41

-.08

-1.06

MODEL PENGUKURAN


BAB 3

Model Pengukuran


Analisis Kesahan Faktor - Confirmatory factor analysis

Kesahan Konstruk Kesahan Konvergen Kesahan Divergen

Pengukuran Invarians Analisis multikumpulan

AKF peringkat kedua Analisis second order CFA

Objektif Kajian - AKF


Antara objektif utama menjalankan prosedur AKF ialah:

untuk mendapatkan kesahan konstruk bagi instrumen kajian.

untuk mengesahkan ciri-ciri psikometri bagi model pengukuran yang diandaikan

Contohnya:

Objektif kajian ini adalah untuk menguji ciri-ciri psikometri bagi instrumen e-pembelajaran hibrid.


Langkah2 tahap pertama AKF :

1. Lukis diagram

2. Import fail data (dari SPSS)

3. Label diagram

4. Nyatakan output yang ingin dikeluarkan

5. Run

6. Tentukan sama ada model sesuai /sepadan dengan data.

Hipotesis bagi prosedur ini ialah:

H1= Model sepadan dengan data (The model fit the data)

Menilai Kecukupan Model


1. Semak andaian statistik (statistical assumptions)

2. Ujian Goodness-of-fit (χ2)

3. Indeks Parsimony-adjusted (RMSEA)

4. Semak lain-lain indeks (i.e. CFI; TLI)

5. Muatan (Loadings) - konvergen

6. Proportion of variance explained (SMC=R2) - divergen

Ujian Goodness-of-fit (χ2) - M Sahari Nordin 2010


Testing the consistency of the hypothesized model with the empirical data

The chi-square statistic determines if the nonzero in the residual matrix could have occurred simply due to chance.

A “reject of null-hypothesis” decision indicates that the hypothesized model lacks fit, and that the model is somewhat

inconsistent with the data.

A “fail to reject decision” suggests that the model fits the data.

“failure to reject” - M Sahari Nordin 2010


doesn’t prove that the model is correct

there might be other good models (unless we test them all)

provides evidence that the model fits the data

there is NO proof that the hypothesized model is incorrect

Parsimony-adjusted index: RMSEA - M Sahari Nordin 2010


RMSEA, which includes correction for model complexity,

approximates the discrepancy that could be expected in the

population;

it estimates the lack of fit of the hypothesized model to the

population covariance matrix.

While a RMSEA value of zero indicates the best-fit approximation of

the population covariance matrix, higher values signify poor fit.

Indeks Padanan


Index Description Cut-score

CFI/TLI

Indicates the improvement in fit of the

hypo model over a baseline model (where

variables are independent).

≥ .90

Reasonableness of parameter estimates



Offending estimates

negative error variances

path coefficients ≥ 1.0

large standard errors

Illogical directions

Statistically insignificant paths

Loadings ≤ .70

Model Revision – MSN 2010


Only when necessary; the hypo model does NOT fit the

data; may refer to Modification Index

Implications

Need to be justified; theoretically viable

Compare & contrast the adequacy of the models

Interpret parameter estimates related to the model that fits


Hypothesized model

RQs; Hypotheses

Path model (Figure I)

Operational definitions

Type of SEM; justify

The SEM approach

Checking assumptions

Adequacy of the hypo model

Adequacy of revised & competing models

Fit test; indexes; estimates

Proportion of variance explained

Interpretation

Estimates; PVE (R2)

Major findings; justification

Relation to previous works

Introduction

Method

Results

Discussion

Reporting – M Sahari Nordin 2010

Kesahan Konvergen


Merujuk kepada sejauhmana indikator-indikator bagi setiap

pembolehubah laten berkorelasi antara satu sama lain

All Loadings ≥ .7

Kesahan Divergen


Sejauhmana indikator berkorelasi baik dengan

pemboleh ubah latennya

Taksir indeks modifikasi(MI) untuk pastikan tiada

muatan-silang


Terima kasih atas perhatian anda, semoga ilmu yang diperoleh bermanafaat

JOM BUAT CFA!

Pembinaan dan Permodelan Sistem Pengajaran & · PDF fileCross sectional survey Questionnaires...

Documents

Transcript of Pembinaan dan Permodelan Sistem Pengajaran & · PDF fileCross sectional survey Questionnaires...