Page 12 - ชดท 5_Neat
P. 12

6





               ลักษณะของข้อมูลที่มีคุณค่าทางวิทยาศาสตร์




                       (ที่มา : สถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. 2552)



                       ข้อมูลที่ได้จากการตรวจวัดที่มีคุณค่าสูงสุดทางวิทยาศาสตร์จะต้องมีลักษณะส าคัญ 7 ประการ

               ได้แก่
                       1.  ความถูกต้องของการตรวจวัด (Accuracy) ข้อมูลซึ่งได้จากการตรวจวัดที่ถูกต้อง ใช้วิธีการและ

               เครื่องตรวจวัดที่เป็นมาตรฐานย่อมสามารถน าไปใช้ประโยชน์หรือเปรียบเทียบกับข้อมูลอื่นๆได้

                       2.  ความคงเส้นคงวาของการตรวจวัด (Consistency)  ได้แก่ การตรวจวัดโดยการใช้วิธีการอย่าง
               เดียวกัน ตรวจวัดในช่วงเวลาเดียวกัน เช่น ถ้าโครงงานวิทยาศาสตร์เรื่องนั้นๆ ต้องการศึกษาอุณหภูมิของ

               อากาศที่เปลี่ยนไปมีผลต่อการด ารงชีวิตของแมลง ก็ควรใช้เทอร์โมมิเตอร์อันเดียวประจ า ระยะเวลาก็ควร

               เป็นช่วงเวลาเดียวกันทุกวัน เป็นต้น

                       3.  ความสม ่าเสมอต่อเนื่องของการตรวจวัด (Persistence) การตรวจวัดข้อมูลอย่างต่อเนื่อง
               สม ่าเสมอย่อมท าให้ได้ข้อมูลที่สมบูรณ์ ไม่ขาดหาย น่าเชื่อถือ ซึ่งข้อมูลดังกล่าวจะสามารถน ามาใช้ได้อย่างมี

               ประสิทธิภาพ

                       4.  ความครอบคลุมพื้นที่ของการตรวจวัด (Coverage) ความครอบคลุมพื้นที่ควรมีความเหมาะสม
               และสอดคล้องกับขอบเขตเนื้อหาการท าโครงงานวิทยาศาสตร์ ในระดับที่จะท าให้สามารถตอบค าถามวิจัย

               ได้ เช่น โครงงานวิทยาศาสตร์ ที่ต้องการศึกษาคุณภาพของแม่น ้าในช่วงที่ไหลผ่านชุมชน แต่ท าการตรวจวัด

               คุณภาพของน ้าเพียงจุดเดียว ย่อมไม่สามารถใช้ข้อมูลดังกล่าวอธิบายคุณภาพแม่น ้าทั้งบริเวณที่สนใจได้
                       5.  การจัดกระท ากับข้อมูล (Organizing Data) เป็นการน าข้อมูลดิบที่รวบรวมได้มาจัดกระท า

               เพื่อให้ข้อมูลดิบอยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมส าหรับการวิเคราะห์และแปลความหมายข้อมูลต่อไป

               เช่น การหาค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เป็นต้น ซึ่งในการจัดกระท ากับข้อมูลต้องท าอย่างละเอียดและ
               รอบคอบ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณค่า ซึ่งจะช่วยให้สามารถน าไปใช้ในการวิเคราะห์และการแปลความหมาย

               ข้อมูลได้ง่ายและน่าเชื่อถือ

                       6.  การวิเคราะห์ข้อมูล (Analyzing Data) เป็นการแยกแยะจัดระบบข้อมูล โดยการเปรียบเทียบ

               เขียนกราฟ จัดล าดับ จัดจ าแนก และเชื่อมโยงข้อมูล
                       7.  การแปลความหมายข้อมูล (Interpret Data) คือการแสดงความหมายของข้อมูล เพื่อการลง

               ข้อสรุปและการสื่อสาร ทั้งนี้อาจแสดงในรูปของกราฟ แผนผัง การเปรียบเทียบ ตัวอย่างเช่น จากข้อมูล

               แสดงอุณหภูมิของอากาศ ณ เวลาต่างๆในหนึ่งวัน สามารถแปลความหมายได้ว่าอุณหภูมิ

               มีการเปลี่ยนแปลงอย่างไร ซึ่งอาจเขียนกราฟแสดงการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิกับเวลา
   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17